Studenter fra Danang University lager enhet som skal hjelpe leger med å diagnostisere lungesykdommer

sv1(1).jpg — En gruppe studenter fra University of Technology (University of Danang ) mottok andrepremien i InTE_UD 2025-konkurransen i slutten av oktober 2025. Foto: HOANG DUNG

Prosjektet vant nettopp andrepremien i den 5. studentteknologi-startupkonkurransen - InTE_UD 2025, organisert av ungdomsunionen - studentforeningen ved Danang University i samarbeid med byens vitenskaps- og teknologiavdeling i slutten av oktober 2025.

AI-applikasjoner forbedrer diagnosen av lungesykdommer

Basert på det faktum at Vietnam har en høy andel mennesker som lider av luftveissykdommer, spesielt kronisk obstruktiv lungesykdom (KOLS) og astma hos barn, bestemte en gruppe studenter fra Fakultet for avansert vitenskap og teknologi ved University of Technology (University of Danang) seg for å finne en måte å anvende teknologi for å støtte medisinindustrien mer effektivt.

Med den ånden i bakhodet har teamet forsket på og utviklet RespirAI – en smart medisinsk enhet integrert med kunstig intelligens (KI), som er i stand til å hjelpe leger med å oppdage, overvåke og diagnostisere lungesykdommer tidlig.

Enheten er kompakt designet og kan ta opp lyder på mange forskjellige steder på lungene, som for eksempel: lungetoppen, midtre lunger og nedre lunger.

Studenten Nguyen Thien Quoc, et teammedlem, sa at RespirAI ble født med et ønske om å bruke kunstig intelligens for å forbedre nøyaktighet og effektivitet i diagnoser, og dermed bidra til å forbedre pasientenes livskvalitet.

Prosjektet utvikler et AI-integrert smartstetoskop (Smart Stethoscope) som er i stand til å digitalisere lungelyder, analysere dem i sanntid og støtte diagnostisering av kroniske luftveissykdommer som astma og kronisk obstruktiv lungesykdom (KOLS).

*Smart stetoskop med integrert AI har muligheten til å digitalisere lungelyder, analysere og diagnostisere sykdommer. Foto: HOANG DUNG*

Etter opptaket vil systemet automatisk filtrere støy og analysere signalet gjennom en trent AI-modell for å identifisere uvanlige akustiske egenskaper.

De behandlede dataene presenteres i en visuell graf og sendes til legen som en første referansekilde for diagnoseprosessen. Dermed støtter det leger og medisinsk personell i å stille en mer nøyaktig diagnose, takket være reduksjonen av støy under bruk av stetoskopet.

I tillegg hjelper den aktive opptaksenheten leger med å overvåke sykdommens fremgang og kan stille diagnoser eksternt takket være IoT-teknologi (Internet of Things), noe som bidrar til å redusere pasientenes reisetid og kostnader.

Sammenlignet med noen lignende produkter på det internasjonale markedet i dag, har RespirAI fordelen av å automatisk analysere lungelyder og identifisere patologier ved hjelp av AI, samtidig som den gir intuitive resultater gjennom programvare.

*Det ytre skallet til RespirAI-enheten er produsert ved hjelp av 3D-printingsteknologi for å sikre høy presisjon, lav vekt og optimale produksjonskostnader. Foto: HOANG DUNG*

«
Dette er en moderne, rimelig medisinsk løsning, spesielt nyttig for avsidesliggende områder og kronisk syke pasienter, samtidig som den bygger et medisinsk økosystem som forbinder pasienter, leger og forsikringsselskaper. Denne løsningen bidrar til å forkorte diagnosetiden, åpner for muligheten for å bygge elektroniske pasientjournaler og overvåke sykdomsprogresjonen gjennom hvert stadium, noe som støtter fremtidig behandling.
Studenten Nguyen Thien Quoc, representant for RespirAI-prosjektteamet

Fra oppstartsidé til praktisk produkt

Ifølge studenten Vo Hoang, leder for prosjektgruppen, er InTE_UD 2025 en lekeplass som hjelper studentene med å kombinere kunnskap om teknologi, medisin og oppstartsbedrifter, samtidig som det utfordrer deres evne til å bringe produkter fra laboratoriet til markedet.

«Vi stopper ikke bare ved programmering eller design av utstyr i laboratoriet, men kartlegger også felten direkte, konsulterer med leger, pasienter og tekniske rådgivere slik at produktet virkelig er egnet for behandlingsbehov», sa Hoang.

Ved å bruke denne tilnærmingen forbedret teamet maskinvaredesignet, optimaliserte lydopptak og -behandlingsfunksjoner, og trente AI-modellen på presist behandlede medisinske data.

Hver testfase innebærer ekspertkonsultasjon for å sikre påliteligheten til analyseresultatene.

[VIDEO] - RespirAI-prosjektet - en enhet som skal hjelpe leger med å diagnostisere og oppdage lungesykdommer tidlig, av en gruppe studenter fra University of Technology:

I den kommende tiden planlegger teamet å fortsette å oppgradere programvaren, forbedre AI-modellen og utvide kliniske studier ved medisinske fasiliteter for å forbedre algoritmen og nøyaktigheten.

Samtidig registrere patenter og søke om sertifisering av medisinsk utstyr, som en forutsetning for kommersialisering av produkter.

*En gruppe studenter fra University of Technology håper at prosjektet vil bli en nyttig løsning for lokalsamfunnet. Foto: HOANG DUNG*

Master Nguyen Quang Tan, foreleser ved Fakultet for elektrisitet ved University of Technology (University of Danang), som ledet prosjektet direkte, sa at lungenes respirasjonsfunksjon spiller en spesielt viktig rolle for menneskers helse.

I sammenheng med stadig vanligere luftveissykdommer, spesielt etter covid-19, blir behovet for å overvåke og oppdage lungeproblemer tidlig mer presserende.

RespirAI-prosjektet anvender kjerneteknologi, inkludert smarte sensorer, kunstig intelligens og tingenes internett, for å støtte leger i fjernundersøkelser og -behandling, analyser og for å gi raske og nøyaktige diagnoseresultater.

Prosjektet er svært anvendelig og tjener direkte helsetjenester i lokalsamfunnet, i tråd med dagens trend med digital helsehjelp og smart medisinsk undersøkelse og behandling.

For å perfeksjonere og kommersialisere produktet må teamet imidlertid fortsette å forske videre, koordinere med medisinske fasiliteter og spesialister for å bygge et nøyaktig datasett for medisinske journaler, som et grunnlag for trening av AI-algoritmer.

I tillegg til det AI-integrerte smartstetoskopet, må teamet oppgradere og utvikle produktet med mange utvidede funksjoner, som for eksempel måling av respirasjonsfunksjon gjennom pustefrekvens, luftstrøm eller andre fysiologiske parametere ... for å kunne gjennomføre en omfattende vurdering av brukerens respirasjonshelse.

«
Det viktigste er å bygge en standardisert database som kombinerer kunstig intelligens og tingenes internett for å diagnostisere, overvåke og håndtere sykdommer eksternt. Med den kreative ånden, lidenskapen for forskning og utholdenheten til skolens elever, er det håpet at prosjektet snart vil bli fullført og ha muligheten til å bli bredt anvendt i praksis.
Mester Nguyen Quang Tan, foreleser ved Fakultet for elektrisitet, Universitetet for teknologi

Kilde: https://baodanang.vn/sinh-vien-dai-hoc-da-nang-sang-tao-thiet-bi-ho-tro-bac-si-chan-doan-benh-phoi-3308989.html