एक साधारण स्मार्टफ़ोन माता-पिता को बच्चे की साँस लेने की समस्याओं को समय पर पहचानने में मदद कर सकता है

द्वारा संपादित: Tetiana Pin

सियोल राष्ट्रीय विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने सहायक प्रोफ़ेसर किम सोंग उन के नेतृत्व में एक ऐसी प्रणाली बनाई है, जो फ़ोन के साधारण माइक्रोफ़ोन की रिकॉर्डिंग से 0 से 6 वर्ष के बच्चों के फेफड़ों में चिंताजनक आवाज़ों को पहचान लेती है।

मुख्य कठिनाई यह थी कि न्यूरल नेटवर्क आमतौर पर इलेक्ट्रॉनिक स्टेथोस्कोप की रिकॉर्डिंग पर प्रशिक्षित किए जाते हैं। लेकिन फ़ोन आवाज़ को बिल्कुल अलग तरह से सुनता है — उसका माइक्रोफ़ोन और सेटिंग्स अलग होती हैं। इसलिए जो मॉडल स्टेथोस्कोप के साथ अच्छी तरह काम करता है, वह फ़ोन की रिकॉर्डिंग पर गलतियाँ करने लगता है।

इसे ठीक करने के लिए शोधकर्ताओं ने दो कदम उठाए। पहले उन्होंने फ़ोन की रिकॉर्डिंग को संसाधित किया: अतिरिक्त उच्च आवृत्तियाँ हटाईं और ध्वनि की गुणवत्ता घटाई ताकि वह स्टेथोस्कोप के अधिक निकट हो जाए। फिर उन्होंने एक विशेष मॉड्यूल जोड़ा जो मॉडल को «फ़ोन वाली» आवाज़ को बेहतर समझने में मदद करता है। इस सुधार को उस प्रणाली में शामिल किया गया जो पहले से ही आवाज़ों का विश्लेषण कर सकती थी।

प्रशिक्षण के लिए 611 बच्चों का डेटा एकत्र किया गया। उनमें से 147 के लिए रिकॉर्डिंग एक ही बिंदुओं पर स्टेथोस्कोप और फ़ोन दोनों से की गई। अलग से प्रणाली को 48 बच्चों पर जाँचा गया, जिनकी रिकॉर्डिंग किसी दूसरी जगह केवल फ़ोन से की गई थी।

परिणाम अच्छा रहा। फ़ोन की मुख्य रिकॉर्डिंग पर प्रणाली ने लगभग 80% की सटीकता के साथ समस्याओं को सही ढंग से पहचाना। जिस मॉडल को केवल फ़ोन की रिकॉर्डिंग पर प्रशिक्षित किया गया था, उसने खराब प्रदर्शन किया। और यदि विशेष संसाधन के बिना स्टेथोस्कोप और फ़ोन के डेटा को केवल मिला दिया जाए — तो परिणाम और भी कमज़ोर था।

नई, «अपरिचित» रिकॉर्डिंग पर भी प्रणाली ने सामान्य सटीकता बनाए रखी। लेकिन केवल स्टेथोस्कोप पर प्रशिक्षित मॉडल ने लगभग पूरी तरह काम करना बंद कर दिया। विशेष अनुकूलन के बिना एक उपकरण से दूसरे उपकरण पर संक्रमण लगभग असंभव है।

लेखक ज़ोर देते हैं: यह डॉक्टर का विकल्प नहीं, बल्कि एक सहायक है। प्रणाली संकेत दे सकती है कि दो विज़िटों के बीच कुछ बदल गया है, लेकिन अंतिम निर्णय हमेशा बाल रोग विशेषज्ञ ही लेता है।

यह क्यों महत्वपूर्ण है? स्टेथोस्कोप फेफड़ों की जाँच का मुख्य तरीका है, लेकिन इसके लिए डॉक्टर के पास जाना पड़ता है। इलेक्ट्रॉनिक स्टेथोस्कोप महँगे होते हैं, जबकि स्मार्टफ़ोन लगभग सभी के पास होता है। छोटे बच्चों में साँस लेने की समस्याओं का जल्दी पता लगाना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि स्थिति तेज़ी से बिगड़ सकती है।

यह कार्य उसी समूह के पिछले शोध को आगे बढ़ाता है। पहले उन्होंने पहले ही एक ऐप का प्रोटोटाइप दिखाया था जो आवाज़ें रिकॉर्ड करता है और विश्लेषण के लिए उन्हें सर्वर पर भेजता है। अब प्रणाली रिकॉर्डिंग की विभिन्न परिस्थितियों को बेहतर ढंग से संभालती है।

माता-पिता के लिए मुख्य निष्कर्ष सरल है: ऐसी तकनीक बच्चे पर अधिक ध्यान देने का कारण है, डॉक्टर के पास जाने में देरी करने का कारण नहीं। यदि बच्चा खाँस रहा है या उसे साँस लेने में कठिनाई हो रही है, तो निर्णय हमेशा विशेषज्ञ का ही रहता है।

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स्रोतों

  • 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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