Nhóm sinh viên và sản phẩm chẩn đoán bệnh hô hấp qua tiếng thở. 

Nhóm sinh viên tại Trường Điện - Điện tử thuộc Đại học Bách khoa Hà Nội đã chế tạo thiết bị sử dụng AI để hỗ trợ chẩn đoán các bệnh lý đường hô hấp dựa trên phân tích tiếng thở, xử lý bằng FPGA kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI).

Nhận diện âm thanh hô hấp

Hiện nay, chất lượng không khí tại các thành phố lớn ngày càng suy giảm, đặc biệt trong giai đoạn đại dịch Covid-19 đã ảnh hưởng lớn đến sức khỏe cộng đồng. Theo báo cáo của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), những bệnh đường hô hấp có nguy cơ cao trở thành nguyên nhân gây tử vong hàng đầu thứ 3 trên toàn cầu đến năm 2030.

Nhóm sinh viên K65 Điện tử Viễn thông - ET1 SEEE gồm: Lê Trung Kiên, Nguyễn Đức Toàn, Nguyễn Anh Phương, Nguyễn Long Vũ, Nguyễn Đình Phúc, giảng viên hướng dẫn là PGS Hán Trọng Thanh đã thực hiện đề tài nghiên cứu: “Thiết kế hệ thống nhúng, ứng dụng mô hình học sâu để hỗ trợ chẩn đoán bệnh về đường hô hấp”.

Nhóm nhận thấy, chẩn đoán bệnh hô hấp một cách kịp thời là một vấn đề lớn của xã hội. Hiện có nhiều phương pháp được sử dụng như chụp cắt lớp vi tính (CTs), lấy mẫu đờm để xác định bệnh nhân có mắc bệnh hô hấp hay không.

Tuy nhiên, việc nghe âm thanh hô hấp qua ống nghe vẫn là yếu tố cơ bản và quan trọng trong chẩn đoán của bác sĩ. Mặc dù đã có những ống nghe chuyên dụng nhưng những âm thanh này đôi khi rất khó phân biệt và theo dõi. Do đó, nhóm sinh viên đã nghiên cứu, phát triển sản phẩm dựa trên công nghệ thiết bị nhúng nhằm hỗ trợ phân loại bệnh hô hấp. 

Lê Trung Kiên - trưởng nhóm nghiên cứu mô tả hệ thống này có thể “nghe” tiếng ho, thở của bệnh nhân, phân tích và hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh hô hấp một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Bằng cách sử dụng cảm biến âm thanh và các công nghệ học máy tiên tiến, hệ thống có thể phát hiện dấu hiệu bệnh từ tiếng ho, thở và cung cấp kết quả hỗ trợ chẩn đoán cho bác sĩ. Theo Lê Trung Kiên, dự án bắt đầu từ năm 2023.

Ban đầu, nhóm tham gia một đề tài khoa học về xử lý hình ảnh y tế. Khi đề tài này kết thúc, nhóm chuyển sang hướng xử lý âm thanh hô hấp kết hợp AI nhằm phát hiện và phân loại bệnh lý đường hô hấp.

Khác với dữ liệu hình ảnh y tế vốn có sẵn với số lượng lớn, dữ liệu âm thanh hô hấp rất hạn chế. Nhóm phải thu thập dữ liệu từ các kho lưu trữ khoa học quốc tế, bao gồm tiếng thở của người khỏe mạnh, người mắc bệnh COPD, hen suyễn...

Sau đó, ứng dụng các thuật toán xử lý tín hiệu và AI để phân tích tiếng thở, lập trình mô hình nhận diện bệnh và so sánh kết quả với dữ liệu gốc để đánh giá độ chính xác. Các dữ liệu phải khai thác từ nhiều nguồn, tiến hành tiền xử lý để đảm bảo độ chính xác và tính đồng nhất.

Thiết bị này có khả năng ghi lại và phân tích âm thanh hô hấp thông qua ống nghe điện tử tích hợp cảm biến. Dữ liệu thu thập được chuyển tới phần mềm xử lý bằng trí tuệ nhân tạo (AI) để nhận diện các đặc điểm bất thường trong âm thanh, giúp phát hiện sớm các bệnh lý như viêm phổi, hen suyễn và bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính (COPD).

Cảnh báo sớm nguy cơ mắc bệnh

Thiết bị gồm 2 mô-đun chính: Phần thu dữ liệu sử dụng ống nghe điện tử, sử dụng như cách bác sĩ đặt ống nghe khám cho bệnh nhân. Có thể đặt sau lưng hoặc trước ngực người bệnh. Dữ liệu y sinh sau khi thu được chuyển sang bộ mô-đun xử lý để so sánh với âm thanh hô hấp của viêm phổi, hen suyễn hoặc COPD.

Phần xử lý là mô-đun FPGA. Sau quá trình lọc nhiễu và tiền xử lý dữ liệu, mô hình AI được tích hợp trên mô-đun này tiến hành phân loại, chẩn đoán và trả về kết quả. Ngoài ra, thiết bị còn một số thành phần khác như màn hình hiển thị, bàn phím, chuột hỗ trợ thao tác.

Nhóm sinh viên đã tiến hành thử nghiệm sản phẩm tại một số bệnh viện lớn ở Hà Nội; phối hợp với các bác sĩ thu thập mẫu âm thanh từ bệnh nhân và đưa vào hệ thống để phân loại. Kết quả được so sánh với chẩn đoán của bác sĩ. Phần lớn các trường hợp, hệ thống đều phân loại chính xác bệnh lý.

Hiện, nhóm nghiên cứu đang tiếp tục hoàn thiện sản phẩm để phát triển chuyên nghiệp hơn. Sau khi hoàn tất giai đoạn gọi vốn và thử nghiệm thực tế, nhóm sẽ tiếp tục phát triển hệ thống thêm nhiều tính năng mới, như: Hỗ trợ theo dõi sức khỏe bệnh nhân tại nhà bằng cách tích hợp thiết bị đo đạc sức khỏe; Mở rộng cơ sở dữ liệu bệnh lý để phân loại chính xác hơn; Cải thiện giao diện người dùng thân thiện hơn.

PGS.TS Hán Trọng Thanh cho biết, thiết bị chẩn đoán bệnh hô hấp bằng AI có giá trị khoa học và ứng dụng cao. Đây là hướng nghiên cứu mới, có thể triển khai thành các sản phẩm nhỏ gọn, hữu ích cho người dùng tự theo dõi sức khỏe tại nhà. Nếu tiếp tục nghiên cứu cải tiến, sản phẩm có thể thương mại hóa, ứng dụng vào thực tế.

Theo Nhật Phong/ GD&TĐ

https://giaoducthoidai.vn/nhom-sinh-vien-sang-che-thiet-bi-ai-chan-doan-benh-ho-hap-post722773.html