AI en long-echografie transformeren de ademhalingszorg bij kinderen

AI-modellen en draagbare echografie-apparaten ondersteunen nauwkeurigere diagnoses van de luchtwegen bij kinderen, wat vooral nuttig is in gebieden waar een tekort is aan gespecialiseerde artsen.

De snel evoluerende medische technologie biedt nieuwe oplossingen voor luchtwegaandoeningen bij kinderen. Met AI en draagbare apparaten kan medisch personeel in de eerste lijn afwijkingen vroegtijdig opsporen en effectiever contact leggen met artsen op afstand.

Digitale stethoscopen, AI en long-echografie breiden de mogelijkheden voor medisch onderzoek en behandeling op lokaal niveau uit

Luchtwegaandoeningen blijven de meest voorkomende groep aandoeningen bij kinderen, vooral in gebieden waar geen gespecialiseerde artsen zijn. De afgelopen jaren hebben de opkomst van digitale stethoscopen, analyse van longgeluiden met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) en echografie van de longen aan het bed (LUS) een nieuwe verschuiving teweeggebracht. Deze technologieën verhogen niet alleen de diagnostische nauwkeurigheid, maar bieden ook mogelijkheden voor betere zorg op lokaal niveau en in achterstandsgebieden.

AI-longgeluidsanalyse helpt bij het snel opsporen van luchtwegaandoeningen. Illustratie.

AI-longgeluidsanalyse: van digitale opname tot diagnostische suggestie

In tegenstelling tot traditionele stethoscopen kunnen digitale stethoscopen longgeluiden vastleggen en opslaan als data. Op basis van die data analyseert AI het geluidsspectrum en identificeert abnormale signalen zoals gekraak, knettergeluid of piepende ademhaling. Sommige experimentele modellen melden dat ze in staat zijn om normale en abnormale longgeluiden te classificeren met ongeveer 90%.

AI-integratie helpt medisch personeel in de frontlinie snel kinderen te screenen bij wie longontsteking, astma of luchtweginfecties worden vermoed. Dossiers kunnen direct naar artsen op een hoger niveau worden gestuurd voor consult op afstand. Voor instellingen met beperkte personele middelen is dit een belangrijk hulpmiddel, omdat het helpt bij het nemen van vroege verwijzingsbeslissingen wanneer kinderen risico lopen op ernstige complicaties.

Longechografie – een nieuw maar toegankelijk hulpmiddel

Longechografie (LUS) wordt steeds vaker gebruikt in de kindergeneeskunde omdat het geen röntgenstraling gebruikt en snel laesies dicht bij het longvlies kan detecteren. Voorheen waren hiervoor ervaren artsen nodig, maar de huidige AI-systemen kunnen de plaatsing van de sonde en de basisbeeldanalyse begeleiden.

Dit stelt zorgverleners in de wijk of op de gezondheidspost in staat om LUS met grotere betrouwbaarheid uit te voeren. Echografiebeelden worden direct op afstand naar de arts gestuurd, wat de diagnose ondersteunt zonder dat het kind een röntgenfoto hoeft te maken. Dit is een groot voordeel voor jonge kinderen, die moeilijk mee te werken zijn tijdens röntgenfoto's en vatbaar zijn voor onnodige ingrepen.

Het dichten van de zorgkloof in achterstandsgebieden

Op plekken waar artsen schaars zijn, wordt telegeneeskunde een belangrijke oplossing. Digitale stethoscopen zorgen voor een heldere overdracht van longgeluiden naar specialisten; AI fungeert als een eerste 'filter' om mogelijk afwijkende opnames te detecteren; en LUS helpt bij het identificeren van laesies die voorheen alleen in grote ziekenhuizen mogelijk waren.

Sommige projecten hebben aangetoond dat personeel op gemeentelijk niveau, na een paar trainingssessies, met AI kan samenwerken om de eerste beoordelingen te maken. Dit heeft geleid tot vroegtijdige opsporing van veel gevallen, waardoor de druk op ziekenhuizen op hoger niveau is verminderd en onnodige ziekenhuisopnames zijn beperkt. Bij kinderen met astma kunnen apparaten voor longgeluidsmeting thuis zelfs 's nachts vroeg piepen detecteren en waarschuwingen sturen naar ouders of artsen.

AI moet enkel als ondersteunend hulpmiddel worden beschouwd.

Ondanks de snelle ontwikkeling benadrukken kinderartsen dat AI slechts een ondersteunend hulpmiddel is, geen 'klinisch oordeel'. Kinderen hebben vaak moeite met meewerken tijdens onderzoeken; huilen, beweging of lawaaiige omgevingen kunnen de kwaliteit van de opnames en beelden sterk beïnvloeden. Daarom speelt de beoordeling van de arts nog steeds een doorslaggevende rol.

Bovendien is de kwaliteit van AI-modellen sterk afhankelijk van de trainingsdata. Veel huidige systemen worden niet getraind met datasets die divers genoeg zijn qua leeftijd, apparaat, omgeving en ziektetype. In de praktijk kunnen de prestaties afwijken van de testresultaten. Standaardisatie van het registratieproces, training van gebruikers en continue herevaluatie van het model zijn onmisbaar.

Medisch personeel gebruikt een long-echografie-sonde om de lokale schade te beoordelen. Illustratie.

Barrières en uitdagingen

Huidige apparaten worden ook sterk beïnvloed door geluid, het type stethoscoop, de plaatsing van de sonde en de vaardigheden van de gebruiker. Zonder goede controle blijft het risico op valse alarmen of het missen van ziekten bestaan. Tegelijkertijd zijn longgeluidsgegevens en echografieën van kinderen gevoelige gegevens, die beveiligingsmechanismen en expliciete toestemming van de ouders vereisen bij gebruik.

Ook de initiële investeringskosten, inconsistente technische normen en wettelijke voorschriften voor medische AI ​​zijn factoren die veel instellingen terughoudend maken.

De toekomst: van experimenteel naar routinematig hulpmiddel

Verschillende landen voeren pilotprojecten uit om pediatrische respiratoire AI in te voeren in zorgcentra, waarbij gebruikerstraining wordt gecombineerd met dataverzameling om het model te verbeteren. Zodra het proces voldoende is gestandaardiseerd en geëvalueerd, zou de technologie onderdeel kunnen worden van het basispakket voor gezondheidszorg op lokaal niveau.

In de nabije toekomst zouden digitale stethoscopen en draagbare longechografieën net zo gewoon kunnen worden als SpO₂-meters nu. AI zal artsen niet vervangen, maar het zal hen wel helpen om zelfs de kleinste afwijkingen vroegtijdig op te sporen – signalen die het menselijk oor vaak over het hoofd ziet.

Bron: https://suckhoedoisong.vn/ai-va-sieu-am-phoi-dang-doi-moi-kham-benh-ho-hap-o-tre-169251114104652905.htm