Uczniowie tworzą stetoskop ze sztuczną inteligencją, który pomoże monitorować i wcześnie wykrywać choroby układu oddechowego w domu.

Projekt inteligentnego zestawu słuchawkowego o nazwie RespirAI zdobył drugą nagrodę w 5. „Konkursie startupów technologicznych dla studentów – InTE-UD” w 2025 r., zorganizowanym niedawno przez Związek Młodzieży i Stowarzyszenie Studentów Uniwersytetu w Da Nang we współpracy z Wydziałem Nauki i Technologii Miasta Da Nang.

RespirAI został opracowany przez studentów Vo Hoanga, Thiena Quoca, Quoca Hunga, Hoang Longa (Uniwersytet Technologiczny w Da Nang) i Van Anha (Uniwersytet Ekonomiczny w Da Nang). Grupa rozpoczęła badania we wrześniu 2025 roku, w oparciu o obserwacje dotyczące trudności w monitorowaniu i diagnozowaniu chorób układu oddechowego w Wietnamie.

Grupa studentów, która opracowała „stetoskop AI” do monitorowania chorób układu oddechowego, zdobyła drugą nagrodę w V „Konkursie Startupów Technologicznych dla Studentów - InTE-UD” w 2025 r.

Według kierownika zespołu Vo Hoanga, Wietnam charakteryzuje się stosunkowo wysoką zapadalnością na choroby układu oddechowego, zwłaszcza przewlekłą obturacyjną chorobę płuc (POChP), zapalenie płuc i astmę u dzieci. Jednocześnie wiele osób mieszkających na obszarach wiejskich i oddalonych ma ograniczony dostęp do specjalistycznych placówek medycznych . Choroby płuc często rozwijają się w sposób niepostrzeżenie i trudno je wcześnie wykryć bez regularnego monitorowania.

„Biorąc pod uwagę te fakty, naszym celem jest stworzenie kompaktowego, inteligentnego urządzenia, które umożliwi pacjentom proaktywne monitorowanie stanu płuc, a jednocześnie pomoże lekarzom w procesie diagnostycznym, oszczędzając czas i pieniądze przeznaczone na badania lekarskie i leczenie ” – powiedział Vo Hoang.

RespirAI ma konstrukcję podobną do tradycyjnego stetoskopu, dzięki czemu jest dostępny zarówno dla lekarzy, jak i użytkowników. Urządzenie posiada jednak specjalistyczny system detekcji dźwięku, strategicznie umieszczony w kluczowych miejscach badania, takich jak szczyt płuca, środkowa część płuca i okolice podpłucne.

Student Hoang Long powiedział, że największą różnicą w systemie RespirAI jest jego zdolność do digitalizacji dźwięków płucnych. „Zarejestrowane dźwięki płucne będą przetwarzane przez system sztucznej inteligencji, który automatycznie filtruje hałas, analizuje go w czasie rzeczywistym i identyfikuje nieprawidłowości w oparciu o wstępnie wytrenowany model uczenia maszynowego” – dodał.

Wyniki analizy wykraczają poza samo „słuchanie” i są prezentowane wizualnie w formie wykresów, obejmujących wykresy częstości oddechów i wskaźniki przewidujące prawdopodobieństwo wystąpienia objawów, takich jak świszczący oddech, trzeszczenia lub stan prawidłowy.

Na tej podstawie system dostarcza sugestii dotyczących powszechnych chorób układu oddechowego, takich jak POChP czy zapalenie płuc, służąc jako dane referencyjne wspomagające lekarzy w podejmowaniu decyzji klinicznych. Ponadto RespirAI został zaprojektowany z myślą o integracji łączności z Internetem Rzeczy (IoT), umożliwiając zdalną transmisję danych. Otwiera to możliwość monitorowania postępu choroby w domu i wspomagania zdalnej diagnostyki, przyczyniając się do obniżenia kosztów podróży i zmniejszenia obciążenia placówek opieki zdrowotnej wyższego szczebla.

Żmudna podróż od danych do prototypu.

W porównaniu z niektórymi dostępnymi na rynku elektronicznymi stetoskopami, RespirAI został opracowany przez zespół z naciskiem na automatyczną analizę z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) i wyświetlanie zrozumiałych informacji za pomocą oprogramowania. Kolejną zaletą jest niższy oczekiwany koszt, co czyni go odpowiednim do wdrożenia w placówkach podstawowej opieki zdrowotnej, a także potencjał rozszerzenia go o elektroniczną dokumentację medyczną do monitorowania chorób w różnych stadiach.

„Podczas procesu wdrażania zespół napotkał wyjątkowe wyzwania, specyficzne dla dziedziny badań biomedycznych opartych na sztucznej inteligencji, zwłaszcza w zakresie danych. Dostęp do specjalistycznych źródeł danych wymagał ścisłego przestrzegania zasad poufności i etyki badań, a także wielopłaszczyznowej współpracy” – powiedział Thien Quoc, wyjaśniając, dlaczego proces gromadzenia i standaryzacji danych był tak złożony i długotrwały.

Jednocześnie integracja sprzętu, algorytmów przetwarzania sygnałów i modeli sztucznej inteligencji stawia wysokie wymagania synchronizacji projektu. Zespół musi stale weryfikować, dostosowywać i optymalizować komponenty, aby zapewnić działanie systemu zgodnie z celami badawczymi.

Dzięki eksperckiemu wsparciu wykładowców prowadzących oraz ich poważnej i wytrwałej etyce pracy, zespół stopniowo udoskonalał prototyp badawczy. Do tej pory RespirAI opracował wersję testową z kluczowymi funkcjami, takimi jak akwizycja sygnału, przetwarzanie szumów i analiza oparta na sztucznej inteligencji, kładąc podwaliny pod dalsze badania i rozwój w dziedzinie opieki oddechowej.

Zaletą stetoskopu RespirAI jest jego (spodziewana) niższa cena w porównaniu do niektórych dostępnych na rynku stetoskopów elektronicznych.

Zgodnie z planowaną mapą drogową, zespół będzie stopniowo wdrażał działania ewaluacyjne i testowe w odpowiednich środowiskach zawodowych, w oparciu o zgodność z obowiązującymi przepisami i odpowiednimi normami. Zespół dąży do komercjalizacji zgodnie z ostrożną mapą drogową, z uwzględnieniem wymogów prawnych i praktycznych warunków wdrożenia.

Oceniając projekt, student studiów magisterskich Nguyen Quang Tan z Uniwersytetu Technologicznego (Uniwersytet Da Nang) stwierdził, że RespirAI ma praktyczne znaczenie w kontekście coraz powszechniejszych chorób układu oddechowego, zwłaszcza po pandemii COVID-19. Zastosowanie inteligentnych czujników i sztucznej inteligencji może wspierać lekarzy w zdalnych badaniach i leczeniu w dobie cyfrowej opieki zdrowotnej.

W przyszłości zespół może rozszerzyć funkcje o pomiar parametrów oddechowych i przepływu powietrza, zapewniając w ten sposób bardziej kompleksową ocenę stanu płuc pacjentów. Kluczowym czynnikiem pozostaje zbudowanie znormalizowanej, wystarczająco dużej i wiarygodnej bazy danych, aby algorytm sztucznej inteligencji był skuteczny w rzeczywistych warunkach.

„To właściwy kierunek dla inteligentnej opieki zdrowotnej. Zespół musi nadal ściśle współpracować z placówkami opieki zdrowotnej i specjalistami, aby udoskonalić system w sposób zrównoważony” – ocenił profesor Tan.

Czwartek

Komentarz (0)