Bewertung einer automatisierten Smartphone-basierten digitalen Auskultationsanwendung zur Erkennung abnormaler Herztöne unter Verwendung von Deep-Learning-Techniken (AVDA)

Die Herzauskultation gilt als sehr subjektiv mit erheblich unterschiedlichen Empfindlichkeiten und Besonderheiten in Bezug auf die Expertise des Arztes. Die computergestützte Auskultation (CAA) zielt auf eine erhöhte Objektivität ab. CAA macht das Auskultationsverfahren weniger bedienerabhängig, ungefähre Unterschiede zwischen den Untersuchern und kann Unsicherheiten im Verlauf der Untersuchung reduzieren. Mit der Einführung moderner Softwarebibliotheken für maschinelles Lernen und ständig wachsenden Rechenressourcen hat sich CAA erheblich weiterentwickelt und ist nun in der Lage, Herzgeräusche und -geräusche unter Verwendung komplexer spektro-temporaler Signalverarbeitungstechniken und neuronaler Netzwerkwege in normal und abnormal zu klassifizieren. CAA hat gleichzeitig den Übergang von der Bereitstellung auf Computern zu Verbraucher-Smartphones vollzogen. Allein vom Smartphone ist ein Nutzen der CAA hinsichtlich Kosten, Anwendungsbereich zu erwarten, die klinische Validität solcher Algorithmen soll nun in dieser Pilotstudie gemessen werden. In dieser Pilotstudie soll im ersten Schritt die Machbarkeit untersucht werden, mit einem Smartphone-basierten Auskultationsgerät medizinisch hochwertige Audio-Phonokardiogramm-Aufzeichnungen (PCG) zu erhalten. In weiteren Studien können die bereitgestellten Daten aus dieser Studie genutzt werden, um den potenziellen diagnostischen Einsatz solcher Geräte in den ambulanten und stationären Versorgungsszenarien zu untersuchen.