Een gewone smartphone kan ouders helpen ademhalingsproblemen bij hun kind op tijd op te merken

Bewerkt door: Tetiana Pin

Wetenschappers van de Seoul National University of Science and Technology hebben onder leiding van universitair docent Kim Song Eun een systeem ontwikkeld dat op basis van een opname met een gewone telefoonmicrofoon alarmerende geluiden in de longen van kinderen van 0 tot 6 jaar herkent.

De grootste moeilijkheid was dat neurale netwerken gewoonlijk worden getraind op opnamen van elektronische stethoscopen. Een telefoon hoort het geluid heel anders — hij heeft een andere microfoon en andere instellingen. Daarom gaat een model dat goed werkt met een stethoscoop fouten maken op opnamen van een telefoon.

Om dit te verhelpen, zetten de onderzoekers twee stappen. Eerst bewerkten ze de opnamen van de telefoon: ze verwijderden overtollige hoge frequenties en verlaagden de geluidskwaliteit zodat die dichter bij die van een stethoscoop kwam. Daarna voegden ze een speciale module toe die het model helpt het „telefoongeluid” beter te begrijpen. Deze aanpassing werd ingebouwd in het systeem dat al geluiden kon analyseren.

Voor de training verzamelden ze gegevens van 611 kinderen. Bij 147 van hen werden opnamen gemaakt met zowel een stethoscoop als een telefoon op dezelfde punten. Afzonderlijk werd het systeem getest op 48 kinderen die alleen met een telefoon op een andere locatie werden opgenomen.

Het resultaat was goed. Op de belangrijkste telefoonopnamen herkende het systeem problemen correct met een nauwkeurigheid van ongeveer 80%. Het model dat alleen op telefoonopnamen was getraind, presteerde slechter. En als je de gegevens van de stethoscoop en de telefoon gewoon zonder speciale bewerking mengt, was het resultaat nog zwakker.

Op nieuwe, „vreemde” opnamen behield het systeem ook een normale nauwkeurigheid. Een model dat alleen op de stethoscoop was getraind, werkte echter bijna helemaal niet meer. Zonder speciale aanpassing is de overgang van het ene apparaat naar het andere bijna onmogelijk.

De auteurs benadrukken: dit is geen vervanging van de arts, maar een hulpmiddel. Het systeem kan erop wijzen dat er iets is veranderd tussen bezoeken, maar de uiteindelijke beslissing wordt altijd door de kinderarts genomen.

Waarom is dit belangrijk? De stethoscoop is de belangrijkste manier om de longen te controleren, maar daarvoor moet je naar de dokter. Elektronische stethoscopen zijn duur, terwijl bijna iedereen een smartphone heeft. Vroegtijdige opsporing van ademhalingsproblemen bij kleine kinderen is extra belangrijk, omdat de toestand snel kan verslechteren.

Dit werk bouwt voort op eerdere onderzoeken van dezelfde groep. Eerder lieten ze al een prototype zien van een app die geluiden opneemt en naar een server stuurt voor analyse. Nu gaat het systeem beter om met verschillende opnameomstandigheden.

Voor ouders is de belangrijkste conclusie eenvoudig: zulke technologie is een reden om het kind aandachtiger in de gaten te houden, niet een reden om een doktersbezoek uit te stellen. Als een kind hoest of moeilijk ademt, blijft de beslissing altijd aan de specialist.

5 Weergaven

Bronnen

  • 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)

Reacties

Lees meer artikelen over dit onderwerp:

Heb je een fout of onnauwkeurigheid gevonden?We zullen je opmerkingen zo snel mogelijk in overweging nemen.