Ein gewöhnliches Smartphone kann Eltern helfen, Atemprobleme bei ihrem Kind rechtzeitig zu bemerken

Bearbeitet von: Tetiana Pin

Wissenschaftler der Seoul National University of Science and Technology unter der Leitung von Associate Professor Kim Song Eun haben ein System entwickelt, das anhand einer Aufnahme mit dem gewöhnlichen Mikrofon eines Telefons alarmierende Geräusche in der Lunge von Kindern im Alter von 0 bis 6 Jahren erkennt.

Die größte Schwierigkeit bestand darin, dass neuronale Netze normalerweise mit Aufnahmen von elektronischen Stethoskopen trainiert werden. Ein Telefon nimmt den Klang jedoch ganz anders wahr – es hat ein anderes Mikrofon und andere Einstellungen. Deshalb beginnt ein Modell, das mit einem Stethoskop gut funktioniert, bei Aufnahmen vom Telefon Fehler zu machen.

Um das zu beheben, unternahmen die Forscher zwei Schritte. Zuerst bearbeiteten sie die Aufnahmen vom Telefon: Sie entfernten überflüssige hohe Frequenzen und senkten die Tonqualität, damit sie näher an die des Stethoskops herankam. Danach fügten sie ein spezielles Modul hinzu, das dem Modell hilft, den „telefonischen“ Klang besser zu verstehen. Diese Erweiterung wurde in ein System eingebaut, das bereits Geräusche auswerten konnte.

Für das Training wurden Daten von 611 Kindern gesammelt. Bei 147 von ihnen wurden die Aufnahmen sowohl mit dem Stethoskop als auch mit dem Telefon an denselben Stellen gemacht. Separat wurde das System an 48 Kindern geprüft, die nur mit dem Telefon an einem anderen Ort aufgenommen wurden.

Das Ergebnis war gut. Bei den wichtigsten Aufnahmen vom Telefon erkannte das System Probleme mit einer Genauigkeit von etwa 80% richtig. Das Modell, das nur mit Telefonaufnahmen trainiert worden war, funktionierte schlechter. Und wenn man einfach die Daten von Stethoskop und Telefon ohne spezielle Bearbeitung vermischte, war das Ergebnis noch schwächer.

Bei neuen, „fremden“ Aufnahmen behielt das System ebenfalls eine normale Genauigkeit. Ein Modell, das nur mit dem Stethoskop trainiert worden war, funktionierte dagegen fast überhaupt nicht mehr. Ohne spezielle Anpassung ist der Übergang von einem Gerät auf ein anderes nahezu unmöglich.

Die Autoren betonen: Das ist kein Ersatz für den Arzt, sondern ein Helfer. Das System kann darauf hinweisen, dass sich zwischen den Besuchen etwas verändert hat, aber die endgültige Entscheidung trifft immer der Kinderarzt.

Warum ist das wichtig? Das Stethoskop ist die wichtigste Methode, um die Lunge zu untersuchen, aber dafür muss man zum Arzt gehen. Elektronische Stethoskope sind teuer, ein Smartphone hat fast jeder. Die frühzeitige Erkennung von Atemproblemen bei kleinen Kindern ist besonders wichtig, weil sich der Zustand schnell verschlechtern kann.

Diese Arbeit setzt frühere Untersuchungen derselben Gruppe fort. Zuvor hatten sie bereits einen Prototyp einer App gezeigt, die Geräusche aufnimmt und sie zur Analyse an einen Server sendet. Jetzt bewältigt das System unterschiedliche Aufnahmebedingungen besser.

Für Eltern ist die wichtigste Schlussfolgerung einfach: Diese Technologie ist ein Anlass, das Kind aufmerksamer zu beobachten, und kein Grund, den Arztbesuch aufzuschieben. Wenn das Kind hustet oder schwer atmet, liegt die Entscheidung immer beim Facharzt.

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Quellen

  • AI turns smartphones into pediatric lung sound screeners - ModeZone

  • Smartphone-Based Detection of Abnormal Lung Sounds Using Domain-Adaptive Deep Learning (DOI 10.1109/JBHI.2026.3718492)

  • PubMed: Smartphone-Based Detection of Abnormal Lung Sounds Using Domain-Adaptive Deep Learning

  • Adapted AI improves smartphone detection of abnormal lung sounds in children (Medical Xpress)

  • Adapted AI Improves Smartphone Detection of Abnormal Pediatric Lung Sounds (hyper.ai)

  • AI Tool Improves Smartphone Detection of Abnormal Pediatric Lung Sounds (Hospimedica)

  • Could a smartphone listen for childhood lung problems? AI narrows the gap (Digital Journal)

  • iMedic: Towards Smartphone-based Self-Auscultation Tool for AI-Powered Pediatric Respiratory Assessment (arXiv)

  • iMedic (Seoul National University of Science and Technology repository)

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