Vertaalslag tussen stethoscoop en smartphone brengt longcontrole thuis dichterbij

In dit artikel:

Een Zuid-Koreaans onderzoeksteam heeft een AI-model ontwikkeld dat afwijkende longgeluiden van jonge kinderen ook in smartphoneopnames kan herkennen. Zulke modellen werken doorgaans met elektronische stethoscopen, waarvan de opnames sterk verschillen van telefoongeluid door de manier van opnemen en de hoeveelheid omgevingsgeluid. Een model dat alleen stethoscoopdata kende, presteerde bij 48 kinderen met smartphoneopnames nauwelijks beter dan gokken.

De onderzoekers gebruikten opnames van 611 kinderen tot zes jaar. Van 147 kinderen waren kort na elkaar zowel stethoscoop- als smartphoneopnames gemaakt op dezelfde lichaamsplekken. Op basis daarvan ontwikkelden ze een vertaalslag: hoge tonen uit telefoongeluid werden weggefilterd, terwijl stethoscoopopnames tijdens de training juist meer op smartphonegeluid gingen lijken. Het aangepaste model presteerde beter dan modellen die alleen met smartphonegegevens waren getraind of beide soorten data zonder bewerking combineerden. Ook op een andere onderzoekslocatie bleef het resultaat goed.

De techniek kan op termijn helpen om kinderen tussen doktersbezoeken thuis of in afgelegen gebieden te controleren. Een medische diagnose stelt het model echter niet; het signaleert alleen of een geluid afwijkend is. Grotere studies op meerdere locaties, met thuisopnames en verschillende telefoons, zijn nodig voordat een betrouwbare toepassing voor ouders mogelijk is.