Команда под руководством исследователей из Университета Буффало использовала наушники Bluetooth и систему искусственного интеллекта глубокого обучения для диагностики трех распространенных заболеваний уха с помощью простого, неинвазивного аудиотеста, который использует для картирования структуры уха звуковой сигнал, похожий на звук сонара.

Новая технология, созданная на базе Bluetooth наушников, поможет составить карту ушной раковины и диагностировать ряд заболеваний. Depositphotos

Система EarHealth использует комплект наушников Bluetooth, оснащенных направленными внутрь микрофонами и подключенных к приложению для смартфона. Технология посылает в ухо "стрекочущий" аудиосигнал, а микрофоны записывают, как он отражается от слуховых проходов. Это позволяет системе создать уникальный образ внутреннего уха пациента.

Первоначально данные записываются, когда человек здоров. Это необходимо для составления контрольного профиля. Впоследствии эта процедура может выполняться в течении определенных периодов времени, для диагностики различных нарушений. В ходе испытаний на людях с участием 92 добровольцев система смогла поставить диагноз трех распространенных заболеваний, которые изменяют геометрию уха. При этом точность обнаружения изменений геометрии внутреннего уха составила 82,6%.

В системе EarHealth используется набор наушников с направленным внутрь микрофоном. University at Buffalo

Этими тремя заболеваниями были: закупорка уха серой, разрыв барабанных перепонок и острый средний отит - воспаление среднего уха вирусного или бактериального генеза. В большинстве случаев эти заболевания удавалось диагностировать задолго до того, как они приобретали выраженный характер.

"С помощью технологии EarHealth мы разработали, как нам кажется, первую в истории систему на основе наушников, отслеживающую состояние здоровья уха эффективным, доступным и удобным для пользователя способом", - рассказывает Жанпенг Джин, доктор философии, ведущий автор исследования, опубликованного в журнале Association for Computing Machinery (ACM). "Поскольку система способна обнаружить эти заболевания на ранней стадии, она может значительно улучшить состояние здоровья многих людей".

Исследователи обнаружили четыре различных состояния, которые изменяют возвращаемый аудиосигнал таким образом, что система глубокого обучения может его распознать и поставить диагноз с точностью выше 80%. University at Buffalo

По словам исследователей, в настоящее время они работают над повышением точности систем. Учёные пытаются понять, как воспаление барабанной перепонки, волоски в наружном слуховом проходе и другие факторы могут влиять на результаты показаний. Несмотря некоторые сложности, система выглядит достаточно эффективной, доступной и удобной для пользователя и может получить широкое распространение для регулярной, оперативной диагностики ушей.

Источники: University at Buffalo, Journal Association for Computing Machinery (ACM), Справочник MSD

1. (https://dl.acm.org/doi/10.1145/3498361.3538935)
2. (https://www.buffalo.edu/news/releases/2022/08/003.html)
3. (https://www.msdmanuals.com/ru-ru/профессиональный/заболевания-уха,-горла-и-носа/заболевания-среднего-уха-и-барабанной-перепонки/острый-средний-отит)