Stetoskop STETHOME Family

StethoMe powstało w oparciu o najnowszą wiedzę naukową i wieloletnie badania prowadzone w renomowanych ośrodkach medycznych i w ramach programów pilotażowych. Efektem są liczne publikacje naukowe w renomowanych czasopismach naukowych.

Najnowsze badanie obserwacyjne StethoMe prowadzone w ramach projektu Udoskonalenie systemu StethoMe poprzez wdrożenie personalizowanego indeksu oddechowego (PRI) do monitorowania funkcjonowania układu oddechowego oraz podsystemu wspomagającego decyzję i selekcję pacjentów (POIR.01.01.01-00-0648/20-00) objęło aż: 612 pacjentów w tym 170 z astmą i 131 z mukowiscydozą; 31 zaangażowanych lekarzy. Ponad 46 tys. wykonanych i przeanalizowanych przez lekarzy badań.

W ramach badania udowodniono, że StethoMe jest skutecznym narzędziem dokumentującym epizody zaostrzenia astmy i może być z powodzeniem stosowane w monitorowaniu pacjentów z chorobami przewlekłymi, zastępując część tradycyjnych wizyt w gabinecie. Ponad 97% lekarzy uznało StethoMe za przydatne lub bardzo przydatne rozwiązanie w opiece domowej nad pacjentami z chorobami przewlekłymi układu oddechowego w szczególności u dzieci.*

* Wyniki ankiety przeprowadzonej wśród lekarzy testujących rozwiązanie w ramach projektu.

Rada Medyczna StethoMe jest ciałem opiniodawczo-doradczym StethoMe w zakresie zdalnej opieki medycznej i telemedycyny z wykorzystywaniem rozwiązań StethoMe. Ponadto wspiera Projekt w rozwoju w kontekście badań i dowodów naukowych oraz relacji ze środowiskiem medycznym.

prof. dr hab. n. med. Andrzej Emeryk Przewodniczący Rady Medycznej StethoMe- Pediatra, pulmonolog i alergolog, kierownik Kliniki Chorób Płuc i Reumatologii Dziecięcej II Katedry Pediatrii Uniwersytetu Medycznego w Lublinie oraz Polskiej Szkoły Aerozoloterapii, przewodniczący zarządu Oddziału Lubelskiego Polskiego Towarzystwa Alergologicznego, przewodniczący Sekcji Pediatrycznej Polskiego Towarzystwa Alergologicznego, członek Europejskiej Akademii Alergii i Immunologii Klinicznej. Zainteresowania profesora obejmują w szczególności: terapię inhalacyjną, diagnostykę oraz terapię chorób układu oddechowego i chorób alergicznych. Jest autorem ponad 600 publikacji.

StethoMe posiada system analizy dźwięków osłuchowych oparty na certyfikowanych medycznych algorytmach sztucznej inteligencji.

Algorytmy wykrywają, klasyfikują i określają intensywność nieprawidłowych dźwięków osłuchowych (na skali od 0 do 100) takich jak: furczenia; świsty; rzężenia drobnobańkowe; rzężenia grubobańkowe.

Dokonują pomiarów: częstości oddechu (RR); stosunku czasu trwania wdechu do wydechu (I/E ratio); tętna (BPM).

Tryb ten przeznaczony jest do profilaktycznego badania przesiewowego. Wybierając go pacjent wykonuje badanie w jednym punkcie.

Celem badania jest w prosty sposób wykrycie pierwszych symptomów zaostrzenia astmy - pojawienie się świstów i furczeń oraz zmiany w parametrach fizjologicznych takich jak częstość oddechu, stosunek czasu trwania wdechu do wydechu i tętna.

W trakcie pełnego badania płuc, w zależności od wieku pacjenta, badanie jest wykonywane w 6-8 punktach. W przypadku tego badania wykrywane są wszystkie dodatkowe dźwięki osłuchowe: świsty, furczenia, rzężenia drobnobańkowe, rzężenia grubobańkowe. Dokonywane są również pomiary takich parametrów fizjologicznych jak częstość oddechu, stosunek trwania czasu wdechu do wydechu i tętno.

Wyniki uzyskane przy użyciu StethoMe prezentowane są w formie graficznej w postaci spektrogramu. To łatwa do interpretacji wizualizacja zarejestrowanych dźwięków osłuchowych.

W StethoMe przykładamy olbrzymią wagę do nauki jaka stoi za naszymi rozwiązaniami. Wyniki naszych badań publikujemy w recenzowanych czasopismach naukowych.

Frontiers in Physiology- Artificial Intelligence Approach to the Monitoring of Respiratory Sounds in Asthmatic Patients PLoS ONE.The accuracy of lung auscultation in the practice of physicians and medical students. European Journal of Pediatrics- Practical implementation of artificial intelligence algorithms in pulmonary auscultation examination. ERS International Congress- Performance of artificial intelligence in determining the intensity of abnormal breath sounds in asthma patients. ERS International Congress- Respiratory system auscultation using machine learning - a big step towards objectivisation? Frontiers in Physiology- Artificial Intelligence Approach to the Monitoring of Respiratory Sounds in Asthmatic Patients Respirology- Capability Of Artificial Intelligence In Detecting Abnormal Paediatric Breath Sounds. Respiratory Research- Artificial intelligence accuracy in detecting pathological breath sounds in children using digital stethoscopes. ERS International Congress- Accuracy of artificial intelligence in detecting pathological breath sounds in children using digital stethoscopes. Pediatric Pulmonology- Evaluation of an Artificial Intelligence (AI)-Based Electronic Stethoscope (ES) in Pediatric Lung Diseases. Artificial Intelligence in Medicine- Fully Interactive Lungs Auscultation with AI Enabled Digital Stethoscope. Conference on Agents and Artificial Intelligence - Interactive Lungs Auscultation with Reinforcement Learning Agent. IEEE International Conference on Big Data- Parameterization of Sequence of MFCCs for DNN-based voice disorder detection International Joint Conference on Neural Networks- Joint Heart Sounds Segmentation and Murmur Detection with Masked Loss Function. Biochemistry, Molecular Biology & Allergy- Opportunities for domestic monitoring of children with an electronic stethoscope with automatic auscultation sound analysis system.