StethoMe
System StethoMe działa w oparciu o sztuczną inteligencję (StethoMe AI), która analizuje i wykrywa nieprawidłowe dźwięki osłuchowe w układzie oddechowym. StethoMe umożliwia wykonanie profesjonalnego badania osłuchowego w warunkach domowych
Tytuł projektu
Unikalna w skali świata technologia identyfikacji i klasyfikacji dźwięków z badania osłuchowego przeprowadzonego w warunkach domowych, z wykorzystaniem inteligentnych algorytmów, jako wsparcie zdalnej diagnostyki i monitorowania chorób układu oddechowego.
Nazwa Beneficjenta/Beneficjentów
STETHOME Sp. z o. o.
Nazwa programu
Program Operacyjny Inteligentny Rozwój
Konkurs
Szybka Ścieżka
Wartość projektu
8 683 974,12 zł
Wartość dofinansowania
6 123 333,16 zł
Poznajcie nasz zespół
Obecnie zespół StethoMe składa się z 28 osób. Dodatkowo ściśle współpracujemy z lekarzami wspierającymi nasze badania i rozwój produktu.
Jaki problem rozwiązuje nasz projekt?
System StethoMe działa w oparciu o sztuczną inteligencję (StethoMe AI), która analizuje i wykrywa nieprawidłowe dźwięki
osłuchowe w układzie oddechowym. StethoMe umożliwia wykonanie profesjonalnego badania osłuchowego w warunkach domowych. Natychmiast
informuje o pojawieniu się nieprawidłowości osłuchowych. Przyspiesza niezbędne wizyty lekarskie, a eliminuje te niepotrzebne.
Umożliwia wysłanie wyników na odległość, a także wspiera lekarza w procesie diagnostycznym o obiektywizujące badanie
osłuchowe.
Dzięki realizacji projektu możliwe jest:
- monitorowanie stanu zdrowia układu oddechowego w domu pacjenta,
- wczesne wykrycie nieprawidłowości w tym dźwięków pojawiających się w przebiegu zapalenia płuc lub oskrzeli (rzężenia drobno i grubobańkowe),
- wykrycie dźwięków charakterystycznych dla obturacji w oskrzelach (świsty i furczenia) co umożliwia lepsze monitorowanie chorób takich jak astma,
- przesłanie wyników osłuchowych online do lekarza prowadzącego w celu dalszej diagnozy,
- możliwość regularnej kontroli stanu płuc, dzięki temu nie dopuszczenie do powikłań i optymalizacja podawanych leków w chorobach przewlekłych tworzenie historii nagrań i wyników zapisywanych w chmurze i konsultowanie ich z lekarzem.
Po raz pierwszy od ponad 200 lat, czyli od czasu powstania stetoskopu osłuchiwanie może zostać wykonane przez laika w domu, bez udziału lekarza i automatycznie przeanalizowane z czułością i specyficznością większą niż w przypadku klasycznego osłuchiwania.
Kto korzysta/skorzysta z wyników projektu?
Biorąc pod uwagę naszą główną grupę docelową - pacjentów z astmą to według danych WHO w 2019 r. astma dotknęła 262 miliony osób i spowodowała 461000 zgonów. Jest ona też najczęstszą chorobą przewlekłą wśród dzieci. Badanie Global Burden of Disease wykazało, że wśród głównych przyczyn zgonów infekcje dolnych dróg oddechowych znalazły się na 3. miejscu w 1990 r. i 4. w 2010 r., POChP – na 4. w 1990 r. i 3. w 2010 r. Wydaje się, że wiele z tych śmierci udałoby się uniknąć, gdyby dostępna była łatwo dostępna i obiektywna metoda monitorowania stanu pacjenta i przesyłania danych osłuchowych na odległość. Z rozwiązania może korzystać każda osoba, która chce monitorować swoje płuca i w razie wątpliwości wykonać badanie osłuchowe w domu. Najważniejsze grupy pacjentów dla których benefity są największe to oprócz pacjentów z astmą, osoby chorujące na mukowiscydozę, Pochp, pacjenci z częstymi nawracającymi infekcjami dróg oddechowych, czy pacjenci, którzy przeszli COVID. StethoMe też znajduje zastosowanie na oddziałach pulmonologicznych i zakaźnych, umożliwiając tworzenie cyfrowej dokumentacji i bezprzewodowe badanie pacjenta w kombinezonach ochronnych. Obecna pandemia dodatkowo pokazuje, jak wielką wartość ma możliwość przesłania wyników badania zdalnie do lekarza bez potrzeby każdorazowego narażania się na wizytę w przychodni. Lekarz z kolei zyskuje czas i precyzje badania. Nie musi samodzielnie wykonywać badania, a algorytmy wraz z wizualizacją umożliwiają mu ocenić stan pacjenta.
Co było dla nas największym wyzwaniem w projekcie?
Do stworzenia algorytmów potrzebna była ogromna baza danych nagrań osłuchowych wraz z ich opisem. Zebranie tych nagrań i opracowanie metody ich opisu tak, by AI mogła się nauczyć rozpoznawać dźwięki patologiczne było dużym wyzwaniem. Angażowało cały zespół: akustyków, inżynierów, lekarzy, specjalistów ML, programistów. Obecnie mamy dziesiątki tysięcy nagrań z opisami medycznymi i jest to unikatowa na skalę światową baza dźwięków osłuchowych wraz z opisami. Dodatkowo certyfikacja wyrobu medycznego było dużą próbą w szczególności, gdy w zakresie wykrywania zmian układu oddechowego przez algorytmy nikt wcześniej tego na świecie nie zrobił. Dużym wyzwaniem było znalezienie wspólnie z klinicystami i jednostki certyfikującej protokół walidacji klinicznej, który potwierdzi skuteczność tego rozwiązania. Dzięki temu możemy budować zaufanie w środowisku medycznym.
Nasza rada dla innych Wnioskodawców
Warto włączyć szeroką grupę ekspertów na etapie tworzenia projektu, bo później będziecie musieli to wszystko zrealizować.