Ai-диагностика туберкулёза
Октябрь 2023

Ai-диагностика туберкулёза при помощи специального стетоскопа и планшета

Ai-диагностика туберкулёза при помощи специального стетоскопа и планшета
Направления
Прогрессивным способом выявления туберкулеза может стать прослушивание лёгких – метод, при котором врач слушает звук дыхания пациента, и на основе звуков делает заключение о наличии заболевания. Врача при этом можно заменить на непредвзятый искусственный интеллект, чтобы тот анализировал звук из лёгких.

Туберкулёз – опасное заболевание, которое может протекать бессимптомно. При этом туберкулёз является довольно распространенным в развивающихся странах с низким уровнем жизни, поскольку жители этих стран имеют сниженный иммунитет, который не может противостоять инфекционному возбудителю. К таким странам относятся страны Африки. Там вопрос диагностики стоит особенно остро.

Традиционными способами диагностики являются рентгенографические исследования. Но флюорографы – довольно массивные и дорогие в изготовлении устройства. И рентгенографические обследования нельзя делать часто – они вредны. Поэтому люди продолжают искать более простые и мобильные способы диагностики туберкулёза.

Таким способом может стать аускультация лёгких – метод, при котором врач выслушивает звуковые явления, возникающие в организме, и на основе полученных результатов делает заключение о наличии заболевания. Врача при этом можно заменить на непредвзятый искусственный интеллект, чтобы тот анализировал звук из лёгких.

Бизнес-логика

К нам обратился стартап, который планирует проводить быструю диагностику туберкулёза у африканских пациентов на основе анализа звука дыхания лёгких при помощи искусственного интеллекта.

Стартап разработал специальный стетоскоп, который записывает стерео-звук дыхания пациента. Стетоскоп отправляет запись в приложение на планшет с ML модулем. Далее приложение, оснащенное искусственным интеллектом, анализирует звукозапись и через какое-то время выдаёт диагноз о наличии или отсутствии туберкулёза.

Для хранения и обмена данными планируется использовать AWS.

Стетоскоп

Стетоскоп записывает стерео-звук дыхания пациента. Устройство оснащено прошивкой, посредством которой записи отправляются на планшет.

Проект стартовал с прошивки, разработанной клиентом, но для достижения целей проекта прошивка нуждалась в доработке. Поэтому был найден подрядчик, который доработал прошивку.

Десктопное приложение

Планшет, с которым исследователи будут исследовать пациентов, работает на операционной системе Windows. Поэтому разработка приложения велась на платформе .NET 6. Также приложение можно будет запускать на стационарных компьютерах с ОС Windows.

Приложение позволяет осуществлять следующие действия:

  • Регистрировать пациентов;
  • Осуществлять подписание согласия на медицинское обследование;
  • Осуществлять анкетирование/осмотр пациента;
  • Осуществлять медицинское обследование - записывать звук дыхания пациента;
  • Поддерживать работу модуля искусственного интеллекта и осуществлять анализ при помощи него;
  • Синхронизировать данные с облачным хранилищем;
  • Выводить результаты анализа.

Одним из требований к приложению была автономность работы и возможность работать без интернета сутки. Поэтому ML часть, анализирующая записи дыхания, была встроена в мобильное приложение, а не в облачные мощности.

Поскольку получатели услуги - бедные слои населения, среди которых распространено воровство, особым требованием была минимизация рисков воровства.

Это можно было осуществить путем создания иллюзии, что врачебный планшет – специальный девайс, а не самый обычный планшет с приложением. Поэтому мы разработали приложение таким образом, что оно всегда располагается поверх всех окон без возможности быть свёрнутым.

ML модуль по распознаванию звука

Когда врач слушает пациента, он ищет в его дыхании определенные маркеры болезни:

  • везикулярное, ослабленное, усиленное (бронхиальное, амфорическое) дыхание;
  • отсутствие дыхательных шумов (плеврит, пневмоторакс, казеозная пневмония);
  • разнокалиберные (соответственно диаметру бронхов) влажные, сухие хрипы.

Эти звуки имеют четкое визуальное представление на визуальном представлении аудиодорожек. Нейросеть была обучена находить эти маркеры и с определенной долей вероятности (вместе с маркерами в анкете пациента) давать заключение о наличии у пациента туберкулёза.

AI не ставит диагноз, он помогает врачу не пропустить какие-либо аномалии и более внимательно отнестись к тому или иному пациенту, отправить на дообследование и т.д.

AWS бекенд

Для централизованного хранения данных мы использовали облачное хранилище AWS S3. Также был использован сервис Amazon RDS и услуга AWS Lambda.

Результаты

На настоящий момент приложение передано в бета-тестирование клиенту.

другие наши проекты

Приложение для обработки резюме на базе ChatGPT для кадрового агентства

Приложение для обработки резюме на базе ChatGPT для кадрового агентства

Система оцифровки газет

Система оцифровки газет

Мобильный оксиметр для научной лаборатории

Мобильный оксиметр для научной лаборатории

Анализ спутниковых снимков для американского агентства недвижимости

Анализ спутниковых снимков для американского агентства недвижимости

Обработка судебных документов при помощи ChatGPT-4

Обработка судебных документов при помощи ChatGPT-4

Предсказание цен на недвижимость при помощи ИИ

Предсказание цен на недвижимость при помощи ИИ

Сервис для обучения нейронных сетей без кода

Сервис для обучения нейронных сетей без кода

Распознавание птиц при помощи камер и искусственного интеллекта

Распознавание птиц при помощи камер и искусственного интеллекта

Сервис для обнаружения лесных пожаров

Сервис для обнаружения лесных пожаров

Распознавание диалоговых пузырей на рисунках манги

Распознавание диалоговых пузырей на рисунках манги

Умный поиск по базе знаний компании на основе ИИ

Умный поиск по базе знаний компании на основе ИИ

Давайте найдем решение для вашего бизнеса!

Давайте найдем решение для вашего бизнеса!

Пожалуйста, заполните 'Имя'
Пожалуйста, заполните 'Телефон'
Пожалуйста, заполните 'Емейл'
Пожалуйста, заполните 'Сообщение'

Пожалуйста, заполните 'Имя и фамилия'
Пожалуйста, заполните 'Телефон'
Пожалуйста, заполните 'Емейл'
Выберите файл
Пожалуйста, выберите файл 'Резюме'
Выберите файл
Пожалуйста, прикрепите файл 'Код / ТЗ'