Zatürreyi teşhis edebilen “akıllı stetoskop”

Share on facebook
Share on twitter
Share on pocket
Share on email
Share on print

Zatürre ve benzeri solunum yolu hastalıkları her yıl bir milyondan ve HIV ve sıtmadan daha fazla çocuğun ölümüne neden oluyor. Zatürrenin teşhisi için en güvenilir yöntem göğüs röntgeni çekilmesi. Zatürrenin yaygın olarak görüldüğü bir çok az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkede ise zatürreye yakalanan çocuk ve yetişkinlerin çok küçük bir kısmı hastalığın zamanında teşhis ve tedavi edilmesini sağlayan bu seçenekten yoksun. Hastalığın teşhisi için ikincil yöntem hastanın akciğerlerinin stetoskop ile dinlenmesi ve Dünya Sağlık Örgütü’nün zatürre teşhisi için hazırladığı kılavuzların kullanılması. Muayene sırasında çevredeki gürültü, doktorların yoğun iş yükü sebebiyle hastalara yeterince zaman ayıramaması gibi nedenlerle zatürreyi soğuk algınlığı ile karıştırmaları çok olası. John Hopkins Üniversitesi bilim insanları röntgen cihazına gerek olmadan zatürre ve benzeri hastalıkların teşhisini mümkün kılan ve yapay zeka ile destekli yeni bir “akıllı stetoskop geliştirdi.

Geliştirilen yeni stetoskop hastanın akciğerlerinden gelen sesi ortam seslerinden ayırarak teşhisin daha kolay konulmasını sağlıyor.

Standart bir stetoskop, akciğer rahatsızlıklarını tespit etmek için düşük maliyetli, çok değerli bir araç ancak, kullanan kişi ne dinleyeceğini bilmiyorsa veya ortamdaki ses hastanın nefes alıp vermediğini gizliyorsa teşhis mümkün olmuyor.

Bu limitleri göz önünde bulunduran, Johns Hopkins ekibi dışarıdaki gürültüyü filtrelerken ciğerlerin sesini yakalayabilen bir cihaz tasarladı ve daha sonra zatürre belirtileri için akciğer sesini “dinleyen” yapay zekalı bir uygulama geliştirdi.

Johns Hopkins Üniversitesi ekipleri şu anda akıllı stetoskobun prototiplerini Peru, Bangladeş, Malavi ve ABD’de test ediyorlar.

Araştırmacıların konu ile ilgili yazdıkları bloga göre, birim başı 500 dolarlık fiyatıyla diğer yöntemlerden çok daha ucuza mâl edilen uygulama zatürre hastalarının ve sağlıklı insanın akciğer seslerini ayırt etmede yüzde 87 oranında başarılı olarak, diğer otomatik tanı yöntemlerini çok daha geride bırakmış.

Araştırmacılar “Çabalarımızı, yüz binlerce hayatın kurtarılması için büyütmeyi umuyoruz ancak mikro düzeyde, bir ebeveyn bile çocuğunu erken tanı nedeniyle kurtarırsa, tüm bu zorlu çalışmalarımız buna değer” diye düşündüklerini söylüyorlar.

Share on facebook
Share on twitter
Share on pocket
Share on email
Share on print
  • Medyascope
  • Medyascope Plus