Znanstvena studija objavljena prošlog tjedna u časopisu Respiratory Research pokazala je da se primjenom smartphone-aplikacija za prepoznavanje kašlja može postići vrlo visoka dijagnostička točnost u diferenciranju dječje astme, hripavca, upale pluća, bronhiolitisa i bolesti donjeg respiratornog trakta (bronha).

Od 'speech-recognition' do 'cough-recognition'

Dr. Paul Porter, jedan od autora projekta provedenog na sveučilištima Curtin i Queensland u Australiji, rekao je: "Čak i iskusnim liječnicima može biti teško razlikovati respiratorne poremećaje u djece. Naša je studija pokazala kako je primjenom novih tehnologija i algoritama temeljenih na matematičkim konceptima moguće uspješno kombinirati kliničku medicinu i strojno učenje, te kroz multidisciplinarnu suradnju kreirati potpuno nov način pouzdane dijagnostike bolesti."

Za razvoj aplikacije autori su iskoristili hardversku tehnologiju i programsku podršku sličnu onoj koja se primjenjuje u prepoznavanju govora. Uporabom deep-learning algoritama, istrenirali su speech-recognition aplikaciju da prepoznaje i razlikuje karakteristične obrasce kašlja tipične za pet najčešćih respiratornih bolesti. Potom su u dvije bolnice u zapadnoj Australiji testirali aplikaciju na prepoznavanju kašlja kod 585 djece u dobi od 29 dana do 12 godina.

S aplikacijom instaliranom na smartphone, snimali su kašalj ispitivane djece na mikrofon, baš kao kod programa za prepoznavanje govora, samo što se ovoga puta prepoznavao - kašalj. Točnost dijagnoza koje je postavio taj 'cough-recognition' program provjerena je uspoređivanjem rezultata s dijagnozama koje je postavila skupina iskusnih pedijatara nakon pregledavanja Rtg-snimki, laboratorijskih nalaza, bolničke dokumentacije i svih drugih dostupnih kliničkih ispitivanja.

Dijagnoza bez pregleda

Točnost aplikacije temeljene na strojnom učenju bila je između 81% i 97%. Za usporedbu, prosječan pedijatar 'na terenu', bez korištenja rentgena, laboratorija i kliničkog pregleda djeteta stetoskopom, samo na temelju slušanja 'uživo' djetetovog disanja i kašlja, teško postiže točnost veću od 80%.

Kao najveću kvalitetu aplikacije autori ističu to što je u stanju vrlo točno postaviti dijagnozu bez potrebe za prethodnim liječničkim pregledom, snimanjem ili vađenjem krvi, pa je moguće rano započeti adekvatnu terapiju primjerenu dijagnosticiranoj bolesti. Nije zanemariva ni korisnost programa kod dijagnosticiranja 'na daljinu', kada su maleni bolesnici udaljeni od medicinskog centra u kojem mogu biti laboratorijski ili radiološki obrađeni zbog kašlja, što je u Australiji nerijetka pojava.

Dr. Porter je rekao: "Budući da za primjenu ovog programa nije potreban klinički pregled, mogu ga koristiti i zdravstveni djelatnici s nižom razinom obuke i stručnosti. Međutim, i nadalje savjetujemo da se, gdje god je moguće, ovaj alat koristi zajedno s adekvatnim stručnim kliničkim pregledom i drugom dijagnostikom, kako bi se maksimizirala klinička točnost i pouzdanost."

^{Igor „Doc“ Berecki je pedijatar-intenzivist na Odjelu intenzivnog liječenja djece Klinike za pedijatriju KBC Osijek. Od posla se opušta antistresnim aktivnostima: od pisanja svojevremeno popularnih tekstova i ilustracija u tiskanom izdanju časopisa BUG, crtkanja grafika i dizajna, zbrinjavanja pasa i mačaka, te fejsbučkog blogiranja o craft-pivima, životnim neistinama i medicinskim trivijama, sve do pasioniranog kuhanja posve probavljivih jela i sviranja slabo probavljivog bluesa.}