Astma to coraz powszechniejsza choroba układu oddechowego. Jak podaje WHO, choruje na nią około 235 mln osób, z czego około 10% to dzieci. Wiele przypadków pozostaje nadal niezdiagnozowanych, uniemożliwiając odpowiednią kurację. Astmy nie można całkowicie wyleczyć, ale jej symptomy mogą być skutecznie kontrolowane, dając tym samym szansę na normalne funkcjonowanie. Misją StethoMe® jest znaleźć się w domu każdego dziecka, chorującego na astmę. Pragniemy wyposażyć zarówno pacjenta, jak i lekarza w narzędzie, które umożliwia skuteczny i kompleksowy monitoring choroby na co dzień.
Rodzicom chcemy pomagać w dbaniu o zdrowie swoich dzieci. Lekarzom chcemy pomagać w opiece nad swoimi pacjentami.
Astma to coraz powszechniejsza choroba układu oddechowego. Jak podaje WHO, choruje na nią około 235 mln osób, z czego około 10% to dzieci. Wiele przypadków pozostaje nadal niezdiagnozowanych, uniemożliwiając odpowiednią kurację. Astmy nie można całkowicie wyleczyć, ale jej symptomy mogą być skutecznie kontrolowane, dając tym samym szansę na normalne funkcjonowanie. Misją StethoMe® jest znaleźć się w domu każdego dziecka, chorującego na astmę. Pragniemy wyposażyć zarówno pacjenta, jak i lekarza w narzędzie, które umożliwia skuteczny i kompleksowy monitoring choroby na co dzień.
Rodzicom chcemy pomagać w dbaniu o zdrowie swoich dzieci. Lekarzom chcemy pomagać w opiece nad swoimi pacjentami.
Wierzymy, że najlepsza opieka medyczna zaczyna się w domu pacjenta. Dlatego naszym marzeniem jest, aby StethoMe® znalazło się w każdej domowej apteczce i wspierało pacjentów w wykrywaniu pierwszych symptomów choroby. Pragniemy, by nasze rozwiązanie dało ludziom na całym świecie dostęp do najwyższej jakości diagnostyki, wspieranej nowoczesnymi technologiami AI. Chcemy być pionierem w tworzeniu zaawansowanych medycznych rozwiązań. Rozwiązań, które będą dostępne dla każdego pacjenta i w pełni przystosowane do użytku domowego.
Wierzymy, że najlepsza opieka medyczna zaczyna się w domu pacjenta. Dlatego naszym marzeniem jest, aby StethoMe® znalazło się w każdej domowej apteczce i wspierało pacjentów w wykrywaniu pierwszych symptomów choroby. Pragniemy, by nasze rozwiązanie dało ludziom na całym świecie dostęp do najwyższej jakości diagnostyki, wspieranej nowoczesnymi technologiami AI. Chcemy być pionierem w tworzeniu zaawansowanych medycznych rozwiązań. Rozwiązań, które będą dostępne dla każdego pacjenta i w pełni przystosowane do użytku domowego.
Strateg i lider projektów z ponad 13-letnim doświadczeniem w branży IT. Z sukcesem założył i zarządzał Software House Programa.pl oraz trzema technologicznymi startupami. Jest także współtwórcą iTraff Technology - technologii rozpoznawania obrazów wykorzystywanej przez takie firmy jak Coca-Cola, EA czy PepsiCo. Prywatnie miłośnik sportu - wicemistrz ATV Polska, maratończyk, triathlonista, fan jazdy Enduro.
Lider projektu z ponad 13-letnim doświadczeniem w branży informatycznej. Specjalista w dziedzinie rozwoju biznesu i zarządzania projektami. Posiada doświadczenie uczestnictwa w projektach globalnych marek sektora prywatnego.
Ponad 10 lat doświadczenia w branży IT. Specjalista w dziedzinie nauczania maszynowego, magister informatyki, specjalizujący się w technologiach przetwarzania danych. Uzyskał certyfikaty PRINCE2, Cisco CCNA oraz IBM DB2. Finalista konkursu „Innovators under 35” w roku 2018.
Pomysłodawczyni StethoMe® z ponad 15 letnim doświadczeniem w zakresie prowadzenia interdycyplinarnych projektów naukowych. Innowatorka, osoba interdyscyplinarna: doktor z zakresu biofizyki, akustyk, psychofizyk z dorobkiem ponad 30 publikacji naukowych. Mówca TEDx, zdobywczyni nagrody Young Scientists przyznawanej przez Europejskie Stowarzyszenie Akustyczne (EAA) oraz nagrody Rektora Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza za odkrycie nowego mechanizmu przetwarzania informacji dźwiękowych.
Rewident wg ISO 13485, odpowiedzialny za system zarządzania jakością firmy. Prowadzi badania naukowe od ponad 15 lat, a ponadto zajmuje się kwestiami prawnymi na rynku urządzeń medycznych. Doktor fizyki z habilitacją w dziedzinie biofizyki. Wykładowca, badacz i lider projektów naukowych na Uniwersytecie im. Adama Mickiewicza.
W StethoMe® przykładamy olbrzymią wartość do nauki jaka stoi za naszymi rozwiązaniami. Dzielimy się naszą wiedzą ze społeczeństwem publikując wyniki naszych badań w najlepszych naukowych czasopismach. Intensywnie współpracujemy ze środowiskiem naukowym. Trwają międzynarodowe badania kliniczne.
Auscultation is one of the first examinations that a patient is subjected to in a GP’s office, especially in relation to diseases of the respiratory system. However it is a highly subjective process and depends on the physician’s ability to interpret the sounds as determined by his/ her psychoacoustical characteristics.
Here, we present a cross-sectional assessment of the skills of physicians of different specializations and medical students in the classification of respiratory sounds in children.
185 participants representing different medical specializations took part in the experiment. The experiment comprised 24 respiratory system auscultation sounds. The participants were tasked with listening to, and matching the sounds with provided descriptions of specific sound classes. The results revealed difficulties in both the recognition and description of respiratory sounds. The pulmonologist group was found to perform significantly better than other groups in terms of number of correct answers. We also found that performance significantly improved when similar sound classes were grouped together into wider, more general classes.
These results confirm that ambiguous identification and interpretation of sounds in auscultation is a generic issue which should not be neglected as it can potentially lead to inaccurate diagnosis and mistreatment. Our results lend further support to the already widespread acknowledgment of the need to standardize the nomenclature of auscultation sounds (according to European Respiratory Society, International Lung Sounds Association and American Thoracic Society). In particular, our findings point towards important educational challenges in both theory (nomenclature) and practice (training).
Lung auscultation is an important part of a physical examination. However, its biggest drawback is its subjectivity. The results depend on the experience and ability of the doctor to perceive and distinguish pathologies in sounds heard via a stethoscope. This paper investigates a new method of automatic sound analysis based on neural networks (NNs), which has been implemented in a system that uses an electronic stethoscope for capturing respiratory sounds. It allows the detection of auscultatory sounds in four classes: wheezes, rhonchi, and fine and coarse crackles. In the blind test, a group of 522 auscultatory sounds from 50 pediatric patients were presented, and the results provided by a group of doctors and an artificial intelligence (AI) algorithm developed by the authors were compared. The gathered data show that machine learning (ML)–based analysis is more efficient in detecting all four types of phenomena, which is reflected in high values of recall (also called as sensitivity) and F1-score.
Conclusions: The obtained results suggest that the implementation of automatic sound analysis based on NNs can significantly improve the efficiency of this form of examination, leading to a minimization of the number of errors made in the interpretation of auscultation sounds.
A stethoscope, introduced more than two centuries ago, is still a tool providing potentially valuable information gained during one of the most common examinations. However, the biggest drawback of auscultation is its subjectivity. It depends mainly on the experience and ability of the doctor to perceive and distinguish pathological signals. Many research has shown very low efficiency of doctors in this area.
Moreover, most of physicians are aware of this problem and needs supporting device. Therefore we have developed the Artificial Intelligence (AI) algorithms which recognise pathological sounds (wheezes, rhonchi, fine and coarse crackles). Here we present the comparison of the performance of physicians and AI in detection of those sounds.
A database of more than 10 000 recordings described by a consilium of specialists (pulmonologists and acousticians) was used for AI learning. Then another set of more than 500 real auscultatory sounds were used to investigate the efficiency of AI in comparison to a group of doctors. The standard F1-score was used for evaluation, because it considers both the precision and the recall. For each phenomena, the results for the AI is higher than for doctors with an average advantage of 8.4 percentage points, reaching even 13,5 p.p. for fine crackles.
The results suggest that the implementation of AI can significantly improve the efficiency of auscultation in everyday practice making it more objective, leading to a minimization of errors. The solution is now being tested with a group of hospitals and medical providers and proves its efficiency and usability in everyday practice making this examination faster and more reliable.
Performing an auscultation of respiratory system normally requires the presence of an experienced doctor, but the most recent advances in artificial intelligence (AI) open up a possibility for the laymen to perform this procedure by himself in home environment. However, to make it feasible, the system needs to include two main components: an algorithm for fast and accurate detection of breath phenomena in stethoscope recordings and an AI agent that interactively guides the end user through the auscultation process. In this work we present a system that solves both of these problems using state-of-the-art machine learning al gorithms. Our breath phenomena detection model was trained on 5000 stethoscope recordings of both sick (hospitalized) and healthy children. All recordings were labeled by a pulmonologist and acousticians. Trained model shows nearly optimal performance in terms of both sensitivity and specificity when tested on unseen recordings. The agent is able to accurately assess patient’s lung health status by auscultating only 3 out of 12 locations on average. The decision about each next auscultation location or end of examination is made dynamically, after each recording, based on breath phenomena detected so far. This allows the agent to make best prediction even if the auscultation is time-constrained.
To perform a precise auscultation for the purposes of examination of respiratory system normally requires the presence of an experienced doctor. With most recent advances in machine learning and artificial intelligence, automatic detection of pathological breath phenomena in sounds recorded with stethoscope becomes a reality. But to perform a full auscultation in home environment by layman is another matter, especially if the patient is a child. In this paper we propose a unique application of Reinforcement Learning for training an agent that interactively guides the end user throughout the auscultation procedure. We show that intelligent selection of auscultation points by the agent reduces time of the examination fourfold without significant decrease in diagnosis accuracy compared to exhaustive auscultation.
In this article a DNN-based system for detection of three common voice disorders (vocal nodules, polyps and cysts; laryngeal neoplasm; unilateral vocal paralysis) is presented. The input to the algorithm is (at least 3-second long) audio recording of sustained vowel sound /a:/. The algorithm was developed as part of the ”2018 FEMH Voice Data Challenge” organized by Far Eastern Memorial Hospital and obtained score value (defined in the challenge specification) of 77.44. This was the second best result before final submission. Final challenge results are not yet known during writing of this document. The document also reports changes that were made for the final submission which improved the score value in cross-validation by 0.6% points.
In case of children suffering from chronic diseases of respiratory system, including asthma, it is very important to track any changes in the respiratory system condition. Domestic patient monitoring is becoming more and more popular. It is much more comfortable for patients who are less stressed, being relieved from any necessity to attend doctor’s offices, and are not exposed to pathogens present in medical facilities. Furthermore, it is also important for the attending physician who is provided with documented data. Until now, any aggravation of a past disease has been reported by children’s parents during medical appointments. Such method for providing information entails potential miscommunication, misjudgement and highly biased evaluation. a solution might be an electronic stethoscope, providing easy way to examine children in domestic conditions and to record auscultation results. Currently, it is possible to record auscultation sounds, provide a doctor with remote access to such records, and also to report any appearance of specific sounds and their intensity. Based on collaboration with scientific centres, there is a solution being developed: StethoMe®, a smart stethoscope, designed to provide a patient with a method for domestic auscultation. This system enables recording of auscultation sounds, submitting them to a physician and automatic classification of recorded sounds in four lasses: wheezes, fine crackles, coarse crackles and rhonchi, according to [1]. a physician may see a panel with provided access to sounds, their spectrograms, being visualisations of sounds facilitating their interpretation, and also an algorithm report, related to potential appearance of specific pathologies. This solutions is currently under development and in a testing phase in Europe.
Spośród setek rozwiązań medycznych to właśnie StethoMe® zostało wybrane, przez jury Innovation World Cup® 2018, zwycięzcą kategorii Healthcare. Doskonała technologia, gotowa na rynek masowy, świetny design, rosnący rynek, niesamowity zespół i marketing. Jesteśmy pewni, że w najbliższej przyszłości usłyszymy o StethoMe® jeszcze wielokrotnie.
Sonja Sulzmaier Partner zarządzający, Navispace AGMisja StethoMe® trafia w punkt: "Stworzyć coś wartościowego, co poprawi jakość ludzkiego życia na całym świecie". StethoMe® to zespół ludzi entuzjastycznie nastawionych do projektu, który ma ułatwić rodzicom i lekarzom opiekę nad dziećmi. Precyzyjna praca skupiona na szczegółach we wszystkich aspektach. Nic dziwnego, że StethoMe® wszędzie zbiera pochwały.
Jana Karglová Dyrektor PR & MarketinguOsłuchiwanie pozostaje jedną z najważniejszych metod oceny układu oddechowego ze względu na dostępność, bezpieczeństwo i niskie koszty. Badania prowadzone przez StethoMe® w porozumieniu z Uniwersytetem Medycznym w Poznaniu służą obiektywizacji tej metody, w której niezwykle przydatna powinna być analiza akustyczna dźwięków oraz możliwość ich archiwizacji.
Prof. dr hab. Anna Bręborowicz Kierownik Kliniki Pneumonologii, Alergologii Dziecięcej i Immunologii Klinicznej Uniwersytetu Medycznego im. K. Marcinkowskiego w PoznaniuJest to urządzenie, które może bardzo pomóc także w jednym z problemów, jakie mają na co dzień liczni alergolodzy. Terminy wizyt u alergologa są zwykle wielotygodniowe, czasem wielomiesięczne. Jest mała szansa, aby pacjent w czasie wizyty był w trakcie zaostrzenia astmy (ogólnie obturacji oskrzeli). Musimy polegać na relacji pacjenta, jego rodziców. Szczególnie wątpliwe są relacje rodziców dotyczące obturacji oskrzeli u małych dzieci w trakcie infekcji układu oddechowego. Prowadzi to albo do niedoleczenia lub coraz częściej do nadrozpoznawalności astmy.
Dr n. med. Wojciech Janowicz AlergologŻaden lekarz nie dysponuje tak dużą bazą danych akustycznych jaką wykorzystuje stetoskop elektroniczny StethoMe® dokonując klasyfikacji sygnałów dźwiękowych. Mając takiego "pomocnika diagnostyka" lekarz więcej czasu może poświęcić na doprecyzowanie diagnozy uzupełniając ją o dodatkowe dane medyczne pacjenta.
Prof. Anna Preis Fizyk, AkustykUważam, że to przełomowy produkt dedykowany nieznanemu dotąd i dopiero rozwijającemu się technologicznie rynkowi. StethoMe® jest dobrym rozwiązaniem zarówno dla lekarzy, jak i dla pacjentów. Potencjał rynkowy dla produktu jest ogromny.
Dr Raymond Mookhram Prezes Zarządu KANSO BVZespół StethoMe®, fachowcy w swojej dziedzinie, stworzyli z wielką skrupulatnością i pasją urządzenie mogące ułatwić życie rodzicom chorujących dzieci. Zabrali się do tego profesjonalnie, dopracowując każdy szczegół i… udało się - pozornie małe urządzenie z dużymi możliwościami.
Paweł Małecki, M.D. Lekarz PediatraTo jest coś, czego szukałam od czasu urodzenia pierwszego dziecka, wtedy miałam tylko termometr. Brak wiarygodnego urządzenia, które mogłoby monitorować stan zdrowia moich dzieci był dla mnie bardzo uciążliwy. Nawet teraz denerwuję się, kiedy wspominam ile czasu spędziłam czekając na wizytę u lekarza, kiedy jedno z moich dzieci kaszlało i nie mogło złapać oddechu, a ja wiedziałam co się dzieje. Muszę przyznać, że było to dla mnie straszne przeżycie, straciłam wiele nerwów i własnego zdrowia. Nawet teraz, gdy moje dzieci są już starsze, kupiłabym to urządzenie i używała za każdym razem, gdy są chore. To wspaniałe, że w końcu ktoś je wymyślił!
Karolina Jabłońska Mama dwójki dzieciNiesamowity produkt, to nie jest kolejna "zabawka" medyczna, ale urządzenie medyczne o solidnym podłożu naukowym.
Guus Frericks Założyciel i prezes firmy HighTechXLStethoMe® pozwala stworzyć unikalną historię zmian osłuchowych pacjenta. To umożliwi wiarygodną ocenę skuteczności leczenia bądź progresji choroby.
Marta Szablewska Lekarz w trakcie specjalizacji w dziedzinie "Choroby płuc dzieci"Telemedycyna i domowe urządzenia monitorujące to trend, który jest już nie do powstrzymania. W tej kwestii StethoMe® wspiera rodziców swoim inteligentnym stetoskopem, umożliwiając kontrolę zdrowia dzieci w warunkach domowych i jednoczesnie pomóc lekarzom w prawidłowej diagnozie!
Chris Strijbosch Przedsiębiorca w HighTechXL