Spersonalizowane cyfrowe zdrowie i sztuczna inteligencja w astmie dziecięcej (Asthmoscope)

Astma jest przewlekłą chorobą zapalną dróg oddechowych, która powoduje nawracające epizody świszczącego oddechu, trudności w oddychaniu i kaszlu. Częstość występowania astmy wynosi 8% wśród dzieci w wieku szkolnym i 30% wśród dzieci w wieku przedszkolnym, co czyni astmę pierwszą przewlekłą chorobą dzieci. Objawy są spowodowane rozproszoną, ale zmienną niedrożnością dróg oddechowych, odwracalną samoistnie lub po inhalacji agonistów beta2 (β-2a), takich jak salbutamol. Zaostrzenia astmy są częste i trudne do oceny zarówno przez rodziców, jak i przez samego pacjenta. Szacuje się, że rocznie hospitalizowanych jest około 2,5% dzieci chorych na astmę. Globalne obciążenie spowodowane astmą można zatem zmniejszyć poprzez poprawę wczesnego wykrywania niedrożności oskrzeli, przepisanie natychmiastowego leczenia z odpowiednią terapią podstawową oraz wiarygodną i obiektywną ocenę odpowiedzi na leczenie.

Naturalny przebieg objawów astmy u dzieci wykazuje dużą zmienność wewnątrz- i międzyosobniczą. Trudność w ocenie ciężkości napadu przez rodziców lub samo dziecko, gdy jest ono na tyle duże, aby opanować swoją przewlekłą chorobę, jest kluczowym elementem w leczeniu astmy i pozwala na szybkie dostosowanie leczenia, czasem unikając hospitalizacji. Pracownicy służby zdrowia mogą ocenić stopień nasilenia epizodu za pomocą skali PRAM (Pediatric Respiratory Assessment Measure), która ma tę zaletę, że można ją dostosować do każdego wieku. Światowy sojusz przeciwko przewlekłym chorobom układu oddechowego (GARD) włącza do swojej strategii diagnostycznej przewlekłych chorób układu oddechowego test czynności płuc, który umożliwia ilościową ocenę czynności układu oddechowego w kontekście diagnozy i długoterminowej obserwacji. Chociaż spirometria jest badaniem nieinwazyjnym, to jednak wymaga dużej współpracy pacjenta, co stanowi problem przed ukończeniem 7. roku życia.

Cyfrowy stetsoskop integruje możliwość nagrywania osłuchiwania i transmisji danych do wysokowydajnego oprogramowania. Umożliwiło to rozszerzenie osłuchiwania poza to, co jest słyszalne tylko dla ludzkiego ucha (ponad 20-20 000 Hz). Analiza dźwięków osłuchowych, szczególnie tych najczęściej związanych z zespołem obturacyjnym, może być prostą, powtarzalną i niezawodną metodą oceny nasilenia i odpowiedź na leczenie astmy dziecięcej. Duże postępy w przetwarzaniu sygnałów i uczeniu się bez nadzoru w badaniach nad sztuczną inteligencją zapewniają potencjał wysokowydajnej analizy miar fizjologicznych.