De École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) ontwikkelde in samenwerking met de Hôpitaux universitaires de Genève (HUG) een algoritme op basis van kunstmatige intelligentie. Het kreeg de naam DeepBreath en zal worden toegepast bij de intelligente stethoscoop Pneumoscope. Het innovatieve instrument moet ademhalingsaandoeningen nauwkeuriger diagnosticeren, vooral op geïsoleerde of moeilijk te bereiken locaties.
Hoewel auscultatie al twee eeuwen wordt gebruikt, blijft het een subjectief gegeven. Verschillende artsen kunnen hetzelfde geluid op een andere manier beschrijven, afhankelijk van hun ervaring en specialisatie. De voordelen van deep learning werden aangetoond bij de analyse van complexe medische onderzoeken, zoals MRI-scans. De techniek zou een revolutie kunnen teweegbrengen bij het opsporen van ademhalingsaandoeningen.
Het onderzoek, dat verscheen in Nature Digital Medicine, benadrukt de doeltreffendheid van DeepBreath. "Wat deze studie bijzonder uniek maakt, is de diversiteit van de databank met auscultatiegeluiden en de nauwgezetheid waarmee de geluiden worden verzameld", zegt Mary-Anne Hartley, hoofdauteur van de studie, arts en biomedische datawetenschapper verantwoordelijk voor iGH (Intelligent Global Health). Er werden bijna 600 kinderen geselecteerd die op consultatie kwamen in poliklinieken in vijf landen: Zwitserland, Brazilië, Senegal, Kameroen en Marokko. Er werden ademhalingsgeluiden opgenomen bij patiënten jonger dan vijftien jaar met de drie meest voorkomende luchtwegaandoeningen: via röntgenfoto's bevestigde longontsteking, klinisch gediagnosticeerde bronchiolitis en astma.
"Ademhalingsaandoeningen zijn de belangrijkste oorzaak van vermijdbare sterfte in deze leeftijdsgroep", legt Alain Gervaix uit, hoofd van de afdeling kindergeneeskunde aan de HUG. Daarnaast is hij oprichter van Onescope, de start-up die de intelligente stethoscoop met het DeepBreath-algoritme op de markt zal brengen. "Dit project is een goed voorbeeld van een vruchtbare samenwerking tussen een ziekenhuis en een technische universiteit, maar ook tussen klinische studies en basiswetenschap. DeepBreath en de Pneumoscope zijn een grote stap voorwaarts in de diagnose en behandeling van ademhalingsaandoeningen", vervolgt hij.
Het team van Mary-Anne Hartley leidt de ontwikkeling van artificiële intelligentie voor Onescope. Ze is vooral enthousiast over de mogelijkheden van het instrument op geïsoleerde locaties met weinig middelen voorhanden. "Herbruikbare, slijtvaste diagnostische instrumenten zoals deze slimme stethoscoop hebben het unieke voordeel dat ze gegarandeerd duurzaam zijn", stelt ze. ”AI-instrumenten kunnen zichzelf ook steeds verbeteren en ik hoop dat we dankzij aanvullende gegevens het algoritme kunnen uitbreiden naar andere ademhalingsaandoeningen en bevolkingsgroepen."
De studie trachtte eveneens de werking van DeepBreath te ontcijferen en toonde aan dat het algoritme zich focust op de ademhalingscyclus, waardoor de betrouwbaarheid gegarandeerd is.
De volgende belangrijke stap is om de studie te herhalen bij een groter aantal patiënten met behulp van opnames door de nieuwe stethoscoop. Het digitale instrument registreert trouwens ook de temperatuur en het zuurstofgehalte in het bloed. "De combinatie van deze gegevens leidt waarschijnlijk tot nog betere voorspellingen", aldus Mary-Anne Hartley.
