Mesterséges intelligencia segítheti a betegek (és ezáltal orvosok) munkáját úgy, hogy figyelmeztet, ha a szívelégtelenséggel kezelt páciens tüdejében folyadék kezd felhalmozódni. A tanulmány eredményeiről a Magyar Orvosi Kamara számolt be.
A szívelégtelenség egy olyan előrehaladott, visszafordíthatatlan állapot, amely közel 26 millió embert érint világszerte. A kórházi kezelés egyik vezető oka Európában és hazánkban egyaránt. Magyarországon hozzávetőlegesen 200 ezer embert érint a betegség, amely során gyakran folyadékvisszatartás jelentkezik. Ennek legfőbb tünete a tüdőödéma okozta nehézlégzés.
A tüdőpangás mértéke meghatározza a kórházi kezelés típusát, ráadásul előre jelzi azt is, ha rosszabb esélyei vannak a páciensnek a hazabocsátás után. A szívelégtelenség dekompenzációjának (tehát amikor a zavar mértéke már meghaladja a szervezet kompenzációs kapacitását) korai felismerése nehézséget jelenthet a betegek és a klinikusok számára is – ez pedig a hatékony kezelés szempontjából elvesztegetett időt jelent.
Most olyan eszközt fejlesztettek, amely alkalmas lehet a súlyosbodó tüdőpangás korai kimutatására. A beszéd- és hangelemzésben elért fejlődés lehetővé tette klinikai jelentőségű beszédjellemzők azonosítását.
Különféle beszédelemző algoritmusokat terveztek a depresszió, az autizmus spektrumzavar, a tüdőgyulladás, az asztma kiszűrésére. A tüdőpangás is előre jelezhető a megváltozott hangmintázattal.
A kutatók 10 olyan beteg hangmintáit rögzítették, akik épp fellángoló dekompenzált szívelégtelenségben szenvedtek, és a kórházban emiatt kezelésen estek át. Kiderült, hogy a kórházba érkezéskori („nedves”) és a távozásnál („száraz”) rögzített hangminták olyan mértékben eltérnek egymástól, hogy azok elemzése segítheti a szívelégtelen páciensek állapotának precízebb megfigyelését egy szabadalmaztatott okostelefon-alkalmazásban.
Ez mindenképpen egy fontos (ráadásul költséghatékony és modern) lépcsőfok a beszédfelismerő rendszerek használatára az orvosi diagnosztikában.
Forrás: MKT
