Dẫn đầu bởi Tiến sĩ Paul Porter và PGS. Udantha Abeyratne, các nhà khoa học tại Đại học Queensland của Úc đã bắt đầu bằng cách thu thập cơ sở dữ liệu về các bản ghi âm tiếng ho.
Dữ liệu được tập hợp từ 1.437 trẻ nhập viện từ 29 tháng tuổi đến 12 tuổi, những trẻ mắc nhiều bệnh về đường hô hấp đã được chẩn đoán theo quy ước.
Với sự trợ giúp từ các thuật toán học máy không giống như các thuật toán được sử dụng để phát triển hệ thống nhận dạng giọng nói, các nhà khoa đã sử dụng 852 bản ghi âm để tạo ra một ứng dụng để phân biệt âm thanh khác nhau liên quan đến viêm phổi, chứng viêm tắc thanh quản, bệnh hen suyễn, viêm tiểu phế quản…
Khi ứng dụng được sử dụng để chẩn đoán cho 585 trẻ em khác (dựa trên bản ghi âm), độ chính xác của nó dao động từ 81 đến 97%.
Nhóm nghiên cứu hy vọng rằng, khi được cải tiến, ứng dụng có thể được sử dụng cho những bậc phụ huynh ở vùng sâu vùng xa thiếu các cơ sở y tế, khi mà bác sĩ tư vấn từ xa cho bệnh nhân thông qua hệ thống telehealth hoặc thậm chí là hệ thống chẩn đoán phụ trợ.
Nhóm nghiên cứu hy vọng rằng, khi được cải tiến, ứng dụng có thể được sử dụng cho những bậc phụ huynh ở vùng sâu vùng xa thiếu các cơ sở y tế, khi mà bác sĩ tư vấn từ xa cho bệnh nhân thông qua hệ thống telehealth hoặc thậm chí là hệ thống chẩn đoán phụ trợ.
Porter cho biết: "Có thể khó phân biệt giữa các rối loạn hô hấp ở trẻ em, ngay cả đối với các bác sĩ có kinh nghiệm. Nghiên cứu này cho thấy công nghệ mới, các khái niệm toán học, học máy và y học lâm sàng có thể được kết hợp thành công để tạo ra những xét nghiệm chẩn đoán hoàn toàn mới".
Nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Respiratory Research.
Nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Respiratory Research.
Theo www.vista.gov.vn
