Pelajar mencipta stetoskop AI untuk membantu pemantauan dan pengesanan awal penyakit pernafasan di rumah.

Projek alat dengar pintar yang dinamakan RespirAI telah memenangi hadiah kedua dalam "Pertandingan Permulaan Teknologi untuk Pelajar – InTE-UD" ke-5 pada tahun 2025, yang dianjurkan baru-baru ini oleh Kesatuan Belia dan Persatuan Pelajar Universiti Da Nang dengan kerjasama Jabatan Sains dan Teknologi Bandar Da Nang.

RespirAI telah dibangunkan oleh pelajar Vo Hoang, Thien Quoc, Quoc Hung, Hoang Long (Universiti Teknologi Da Nang - Universiti Da Nang) dan Van Anh (Universiti Ekonomi - Universiti Da Nang). Kumpulan ini memulakan penyelidikan mereka pada September 2025, berpunca daripada pemerhatian kesukaran dalam memantau dan mendiagnosis penyakit pernafasan di Vietnam.

Sekumpulan pelajar yang membangunkan "stetoskop AI" untuk memantau penyakit pernafasan telah memenangi hadiah kedua dalam "Pertandingan Permulaan Teknologi untuk Pelajar - InTE-UD" ke-5 pada tahun 2025.

Menurut ketua pasukan Vo Hoang, Vietnam mempunyai insiden penyakit pernafasan yang agak tinggi, terutamanya penyakit pulmonari obstruktif kronik (COPD), pneumonia, dan asma dalam kalangan kanak-kanak. Sementara itu, ramai orang di kawasan luar bandar dan terpencil mempunyai akses terhad kepada kemudahan perubatan khusus. Penyakit paru-paru sering berkembang secara senyap dan sukar dikesan lebih awal tanpa pemantauan berkala.

"Berdasarkan realiti itu, kami berhasrat untuk mencipta peranti pintar yang padat supaya pesakit boleh memantau kesihatan paru-paru mereka secara proaktif, di samping membantu doktor dalam proses diagnostik, menjimatkan masa dan kos untuk pemeriksaan dan rawatan perubatan ," kongsi Vo Hoang.

RespirAI mempunyai reka bentuk yang serupa dengan stetoskop tradisional, menjadikannya mudah diakses oleh doktor dan pengguna. Walau bagaimanapun, peranti ini menggabungkan sistem pengesan bunyi khusus, yang diletakkan secara strategik di tapak pemeriksaan utama seperti kawasan apeks, pertengahan paru-paru dan hipopulmonari.

Pelajar Hoang Long berkata bahawa perbezaan terbesar RespirAI terletak pada keupayaannya untuk mendigitalkan bunyi paru-paru. "Bunyi paru-paru yang ditangkap akan diproses melalui sistem AI untuk menapis bunyi secara automatik, menganalisis dalam masa nyata dan mengenal pasti keabnormalan berdasarkan model pembelajaran mesin yang telah dilatih terlebih dahulu," kata pelajar itu.

Keputusan analisis melangkaui sekadar "mendengar" dan dipaparkan secara visual dalam bentuk graf, termasuk carta kadar pernafasan dan penunjuk yang meramalkan kebarangkalian gejala seperti mengi, bunyi kresek, atau status normal.

Berdasarkan ini, sistem ini menyediakan cadangan untuk penyakit pernafasan biasa seperti COPD atau pneumonia, yang berfungsi sebagai data rujukan untuk menyokong doktor dalam membuat keputusan klinikal. Di samping itu, RespirAI direka bentuk untuk mengintegrasikan sambungan IoT, membolehkan penghantaran data jarak jauh. Ini membuka kemungkinan untuk memantau perkembangan penyakit di rumah dan menyokong diagnosis jarak jauh, menyumbang kepada pengurangan kos perjalanan dan kurang tekanan pada kemudahan penjagaan kesihatan peringkat tinggi.

Perjalanan yang sukar dari data ke prototaip.

Berbanding dengan beberapa peranti stetoskop elektronik sedia ada di pasaran, RespirAI dibangunkan oleh pasukan dengan tumpuan kepada analisis automatik menggunakan AI dan memaparkan maklumat yang mudah difahami melalui perisian. Satu lagi kelebihannya ialah kos yang dijangkakan lebih rendah, menjadikannya sesuai untuk digunakan di kemudahan penjagaan kesihatan primer dan potensinya untuk diperluaskan ke dalam rekod perubatan elektronik untuk memantau penyakit pada peringkat yang berbeza.

"Semasa proses pelaksanaan, pasukan ini menghadapi cabaran unik khusus untuk bidang penyelidikan bioperubatan berasaskan AI, terutamanya masalah data. Mengakses sumber data khusus memerlukan pematuhan ketat terhadap prinsip kerahsiaan dan etika penyelidikan, serta kerjasama pelbagai aspek," kongsi Thien Quoc, menjelaskan mengapa proses pengumpulan dan penyeragaman data begitu rumit dan panjang.

Pada masa yang sama, penyepaduan perkakasan, algoritma pemprosesan isyarat dan model AI juga meletakkan permintaan yang tinggi terhadap penyegerakan reka bentuk. Pasukan mesti sentiasa menyemak, melaraskan dan mengoptimumkan komponen bagi memastikan sistem beroperasi mengikut objektif penyelidikan.

Hasil bimbingan pakar daripada pensyarah penyelia mereka dan etika kerja mereka yang serius dan gigih, pasukan ini secara beransur-ansur menyempurnakan prototaip penyelidikan. Sehingga kini, RespirAI telah membangunkan versi ujian dengan fungsi teras seperti pemerolehan isyarat, pemprosesan hingar dan analisis berasaskan AI, meletakkan asas untuk penyelidikan dan pembangunan selanjutnya dalam bidang penjagaan kesihatan pernafasan.

Kelebihan stetoskop RespirAI ialah harganya (yang dijangkakan) lebih rendah berbanding beberapa stetoskop elektronik sedia ada di pasaran.

Menurut pelan tindakan yang dirancang, pasukan ini akan melaksanakan aktiviti penilaian dan pengujian secara beransur-ansur dalam persekitaran profesional yang sesuai, berdasarkan pematuhan terhadap peraturan semasa dan piawaian yang berkaitan. Pasukan ini menyasarkan pengkomersialan mengikut pelan tindakan yang berhati-hati, selaras dengan keperluan undang-undang dan syarat pelaksanaan praktikal.

Semasa menilai projek tersebut, pelajar Sarjana Nguyen Quang Tan dari Universiti Teknologi (Universiti Da Nang) menyatakan bahawa RespirAI mempunyai kepentingan praktikal dalam konteks penyakit pernafasan yang semakin biasa, terutamanya selepas pandemik COVID-19. Penggunaan sensor pintar dan AI dapat menyokong doktor dalam pemeriksaan dan rawatan perubatan jarak jauh dalam trend penjagaan kesihatan digital.

Pada masa hadapan, pasukan ini mungkin akan mengembangkan ciri-ciri tersebut untuk merangkumi pengukuran parameter pernafasan dan aliran udara, sekali gus memberikan penilaian yang lebih komprehensif terhadap keadaan paru-paru pesakit. Faktor utamanya ialah membina pangkalan data yang piawai, cukup besar dan boleh dipercayai agar algoritma AI berkesan dalam persekitaran dunia sebenar.

"Ini adalah hala tuju yang betul untuk penjagaan kesihatan pintar. Pasukan ini perlu terus bekerjasama rapat dengan kemudahan dan pakar penjagaan kesihatan untuk memperhalusi sistem dengan cara yang mampan," Profesor Tan menilai.