Диагностика кашля: спектральный анализ и автоматический мониторинг
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
В обзоре авторы рассматривают методы диагностики кашля и отмечают, что точных способов объективной оценки этого симптома в клинической практике пока нет. Опрос, сбор анамнеза и осмотр основаны на субъективных данных, а спирометрия и бронходилатационный тест имеют ограничения: значимая обратимость бронхиальной обструкции может отсутствовать при бронхиальной астме и наблюдаться у 20–25% пациентов с ХОБЛ.
Авторы описывают спектральный анализ звука кашля, туссографию, приборы для мониторинга и алгоритмы машинного обучения. Например, чувствительность Leicester Cough Monitor составляла 91%, специфичность — 99%. В исследованиях также изучали автоматическое распознавание кашля и выявление респираторных заболеваний, включая детскую пневмонию, ХОБЛ и COVID-19. По мнению авторов, анализ звука кашля может использоваться для диагностики, хотя распознавание посторонних шумов и неполная автоматизация остаются ограничениями.
Главное
- Авторы обзора указывают, что в клинической практике пока нет точных методов диагностики кашля.
- При бронходилатационном тесте значимая обратимость может выявляться у 20–25% пациентов с ХОБЛ.
- Чувствительность Leicester Cough Monitor составляла 91%, специфичность — 99%.
- В обзоре описаны алгоритмы машинного обучения для анализа звука кашля и распознавания респираторных заболеваний.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация