而儿童肺炎
将医疗危机转变成工程挑战拯救生命
肺炎是五岁以下儿童死亡的头号传染病因全球。据联合国儿童基金会、肺炎声称有超过880000名儿童的生命在2016 -其中大多数都不到两岁。治疗肺炎不是主要的问题,可用抗生素是非常成功的。误诊的主要挑战。
在受灾严重的地区,如撒哈拉以南非洲,误诊源于有限数量的医务人员和诊所的组合,往往缺乏诊断工具。事实上,许多远程诊所甚至没有电脑,更不用说一个x光机,可以明确诊断肺炎。
进一步复杂化的问题,与肺炎疟疾股票许多症状,包括发烧和发冷。在受灾最严重的地区儿童肺炎,人口继续纠结于这两种疾病。尽管类似症状,治疗疟疾和肺炎有很大的不同。肺炎、肺部感染、使用抗生素治疗,而抗疟药物消除引起疟疾的寄生虫从病人的血液。这样不同的治疗方法,误诊常常是致命的。
数据来源:联合国儿童基金会
诊断肺炎
当一个医生,诊断肺炎的第一步是测量呼吸率和使用听诊器和监听的裂纹的声音在病人的肺。在乌干达,有少于两名医生为20000人,根据世界银行集团。(相比之下,84年德国医生每20000人)。鉴于低的数字,这关键的第一步往往是不可能实现的。
这就是肺炎听起来像:
音频来源:thesimtech.com
理解很少有医生在该地区的影响,一个团队最近的工程专业毕业生在乌干达开始找到一种方法来帮助他们的社区预防肺炎死亡。他们意识到没有人可以完全取代一个合格的医生用听诊器的有效性,所以他们停止了看挑战作为一个医学问题,而是呼吁他们的工程和数据科学技能的方法这个问题作为一个工程问题。
布莱恩Turyabagye Makerere大学和两位同事在坎帕拉,奥利维亚Koburongo和Besufekad Shifferaw,成立Mama-Ope在2016年。意为“母亲的希望,”Mama-Ope最初的灵感来自Koburongo,失去了她的祖母肺炎误诊情况。在学习儿童误诊问题更为普遍,他们集中他们的努力拯救这些年轻的生命。
根据Turyabagye,攻击这从工程的角度揭示问题的解决方面。
Mama-Ope创始人:奥利维亚Koburongo(左),布莱恩Turyabagye(中心),Besufekad Shifferaw(右)
图片来源:RAEng / Brett Eloff
“研究表明,肺炎可由四个主要生命体征:呼吸频率、温度、肺的声音,和体内的血氧饱和度。它还表明,如果你能准确捕捉四分之三的这些主要的迹象,你能准确地预测儿童肺炎的状态。”
Brian Turyabagye Mama-Ope
孩子穿着原型Mama-Ope夹克
图片来源:RAEng / Brett Eloff
数据转换症状
医疗问题转化为一个工程问题需要把症状变成数据。温度和呼吸率的主要生命体征相对简单的测量。定量肺听起来是一个更大的挑战。团队需要在肺的声音从孩子的躯干上的多个位置没有听诊器,所以他们设计了一个可穿戴式医疗设备:一个聪明的夹克。集团的Mama-Ope智能外套原型有五个麦克风有效地作为一个可穿戴的听诊器。
医生可以告诉很多听正确的在病人的胸部,但不幸的是,Mama-Ope夹克没有奢侈的发现。它必须接受一个足够好的位置。这是夹克的形式因素的由来;麦克风是座落于夹克,所以它们是正确放置在病人一旦穿上夹克。但每个病人是不同的,一个医生把听诊器周围如果声音不够清晰。从五个麦克风收集声音数据有助于确保足够的声音数据记录,以弥补任何记录质量的差异对于一个给定的病人。
一旦收集数据,诊断肺炎,包括检测疾病的发展,成为一个数据科学的挑战。问题从根本上是一个音频处理。特点是什么声音,将来自一个pneumonia-infected孩子穿着Mama-Ope夹克吗?
Mama-Ope团队编程信号处理算法提供最好的诊断洞察力可以从录音。目标:确定独特的裂纹的肺炎时记录。启发式的,独特的肺的声音包括气喘和脆皮。Turyabagye说,Mama-Ope算法处理每个单独的五个麦克风输入来确定裂纹。
“肺的每一部分都有自己的显著特点。因此,信号处理为每个麦克风可以调整以适应特定的声波的肺炎信号地区孩子的肺。”
Brian Turyabagye Mama-Ope
信号处理和小波分析帮助寻找特色的声音数据。
团队收集临床资料,医务人员的帮助下,把录音健康的病人和那些已知的肺炎。这个数据被用来创建和测试他们的信号处理算法。
帮助开发这些算法,Turyabagye声音文件送到Kirthi Devleker MathWorks-sound文件与确诊病例的肺炎。技术专家Devleker在信号处理和小波,说:
“我们想退后一步,看看有什么独特的模式出现在所有的信号。我们发现一些功能裂纹的声音,他们非常一致的从信号处理的角度。”
Kirthi Devleker, MathWorks
Turyabagye Devleker分析和探讨了信号在MATLAB使用信号处理和小波技术。他们发现独特的特性,通过使用机器学习,有助于诊断。
“一旦你识别和提取特征,对机器学习算法,分类的任务很简单。的数据可以用来训练一种机器学习算法,它可以预测肺炎是目前的情况。”
Kirthi Devleker, MathWorks
这件夹克是设计用于在远程诊所和学校。甚至位置没有医务人员或计算机可以使用快速诊断的夹克。夹克通过蓝牙连接到一个手机应用程序,记录和分析收集到的数据。然后将结果发送给一个卫生保健专业人士,所以他或她可以做出明智的诊断不需要面对面考试的孩子。
下一个步骤
Turyabagye说他们的原型智能外套只需要一个孩子穿约三分钟,所以即使一个Mama-Ope夹克在诊所或学校可能导致许多快速、准确的诊断,医生不可用。
工作原型完成后,Mama-Ope的下一个挑战是清晰的监管障碍在乌干达,Turyabagye说公司会先推出其技术。在乌干达之外,该公司计划扩大其推广到附近的国家,包括肯尼亚、坦桑尼亚、埃塞俄比亚和尼日利亚。
他说,联合国儿童基金会已经表示有兴趣帮助Mama-Ope使其技术学校、医院和诊所。那么联合国儿童基金会也可能有一天报告儿童肺炎死亡降低的帮助下一个聪明的夹克和大量的开放。
医生调整这种新型Mama-Ope夹克上的孩子。
图片来源:RAEng / Brett Eloff
