Компьютерная аускультация - Computer-aided auscultation

Компьютерная аускультация
СинонимыКомпьютеризированная вспомогательная аускультация
Испытаниеаускультация с помощью компьютера

Компьютерная аускультация (CAA), или же компьютеризированная вспомогательная аускультация, это цифровая форма аускультация. Он включает запись, визуализацию, хранение, анализ и обмен цифровыми записями звуков сердца или легких. Записи производятся с помощью электронного стетоскопа или аналогичного записывающего устройства. Компьютерная аускультация предназначена для оказания помощи специалистам в области здравоохранения, которые проводят аускультацию в рамках своего диагностического процесса. Коммерческие продукты CAA обычно классифицируются как системы поддержки принятия клинических решений которые поддерживают медицинских работников в постановке диагноза. Таким образом, они являются медицинскими устройствами и требуют сертификации или одобрения компетентного органа (например, FDA одобрение, Соответствие CE выдано нотифицированным органом).

Преимущества CAA

По сравнению с традиционной аускультацией компьютерная аускультация (CAA) предлагает ряд улучшений, полезных для многих заинтересованных сторон:

  • CAA может дать более точные и объективные результаты и, вероятно, превзойдет навыки аускультации и субъективную интерпретацию людей.[1]
  • С использованием CAA аускультация больше не является методом, предназначенным только для специалистов и врачей. Например, медсестер и парамедиков можно легко проинструктировать, как правильно использовать системы CAA для своих пациентов.
  • CAA открывает новые возможности для телемедицины. Телеаускультация в реальном времени может помочь специалистам из любой точки мира диагностировать редкие состояния, наблюдаемые у пациентов в развивающихся странах или отдаленных регионах.[2][3][4]
  • CAA открывает новые возможности для мониторинга и управления здоровьем.
  • CAA позволяет документировать результаты анализа в электронном виде. Результаты могут быть сохранены и извлечены по мере необходимости и, возможно, включены в электронные карты пациентов.[5][6]
  • Стандартизованные данные аускультации, полученные от CAA, могут помочь национальным плательщикам и поставщикам услуг внедрить более эффективные и экономичные программы скрининга.
  • CAA можно использовать для обучения и подготовки студентов-медиков и медсестер.

Принцип действия

В системе CAA звуки записываются с помощью электронного стетоскопа. Аудиоданные передаются на электронное устройство через Bluetooth или подключение аудиокабеля. Специальное программное обеспечение на этом устройстве визуализирует, хранит и анализирует данные. При использовании некоторых из более сложных систем CAA анализ CAA дает результаты, которые можно использовать для объективизации диагнозов (система поддержки принятия решений ).

Компоненты в системе CAA

Компоненты системы CAA зависят от ее сложности. В то время как некоторые из более простых систем предоставляют только варианты визуализации или хранения, другие системы сочетают в себе визуализацию, хранение, анализ и возможность электронного управления указанными данными.

Электронный стетоскоп

Электронные стетоскопы (также цифровые стетоскопы) преобразуют акустические звуковые волны в цифровые электрические сигналы. Затем эти сигналы усиливаются с помощью преобразователей и в настоящее время достигают уровней, до 100 раз превышающих уровни традиционных акустических стетоскопов. Кроме того, электронные стетоскопы можно использовать для фильтрации фонового шума, что может иметь важное значение для безопасности и способствовать более точной диагностике. В то время как усиление и фильтрация звука являются основными функциями электронного стетоскопа, возможность доступа к звукам через внешние средства через Bluetooth или аудиокабели делает их идеальным устройством для улавливания звука для систем CAA.

Устройство с графическим интерфейсом пользователя

Устройства, которые можно использовать для подключения к электронному стетоскопу и записи аудиосигнала (например, звуков сердца или легких), включают ПК, ноутбук и мобильные устройства, такие как смартфоны или планшеты. Как правило, системы CAA включают программное обеспечение, которое может визуализировать входящий аудиосигнал. Более сложные системы CAA включают алгоритмы обнаружения живого шума, разработанные, чтобы помочь пользователю добиться наилучшего качества записи.

Графический пользовательский интерфейс системы CAA eMurmur[7] отображение входящего сигнала в реальном времени. Эта система CAA включает в себя алгоритмы обнаружения шума в реальном времени, которые гарантируют, что записанный сигнал имеет достаточное качество.

Программное обеспечение для анализа

Ключевой особенностью систем CAA является автоматический анализ записанных звуковых сигналов с помощью алгоритмов обработки сигналов. Такие алгоритмы могут работать непосредственно на устройстве, используемом для записи, или размещаться в облаке, подключенном к устройству. Степень автономности доступных в настоящее время алгоритмов анализа сильно различается. Хотя некоторые системы работают полностью автономно,[7] ранние системы на базе ПК требовали значительного взаимодействия с пользователем и интерпретации результатов,[8] и другие системы анализа требуют некоторой помощи со стороны пользователя, например ручного подтверждения / корректировки расчетной частоты пульса.[9]

Экран результатов на основе мобильного устройства системы eMurmur CAA,[7] отображение классификации AHA, результатов анализа шума (отсутствие шума, невинного или патологического шума, дополнительные описательные данные), частоты сердечных сокращений и возможности воспроизведения записей.
Программное обеспечение SensiCardiac CAA на базе ноутбука,[9] отображение записанных тонов сердца и сигнала ЭКГ, а также результатов анализа.

Хранение данных аускультации

Записанные звуки и связанные с ними аналитические данные и данные пациента могут храниться, обрабатываться или архивироваться в электронном виде. Идентификационная информация пациента может быть обработана или сохранена в процессе. Если сохраненные данные классифицируются как PHI (защищенная медицинская информация), система, на которой размещаются такие данные, должна соответствовать законам о защите данных конкретной страны, таким как HIPAA для США или Директива о защите данных для ЕС. Варианты хранения для существующих систем CAA варьируются от базовой возможности извлечения загружаемого отчета в формате PDF до комплексного облачного интерфейса для электронного управления всеми данными на основе аускультации.

Облачный пользовательский интерфейс

Пользователь может просматривать все свои записи о пациентах (включая воспроизведение аудиофайлов) через пользовательский интерфейс, например через веб-портал в браузере или автономное программное обеспечение на электронном устройстве. Другие функции включают обмен записями с другими пользователями, экспорт записей пациентов и интеграцию в Системы EHR.

CAA сердца

Компьютерная аускультация, направленная на обнаружение и характеристику сердечных шумов, называется компьютерной аускультацией сердца (также известной как автоматический анализ сердечного звука).

Мотивация

Аускультация сердца с использованием стетоскопа является стандартным методом обследования во всем мире для выявления пороков сердца путем выявления шумов. Для этого требуется, чтобы лечащий врач обладал острым слухом и большим опытом. Точный диагноз остается сложной задачей по разным причинам, включая шум, высокую частоту сердечных сокращений и способность отличать невинные шумы от патологических. Правильно выполненное аускультативное исследование сердца обычно рассматривается как недорогой и широко доступный инструмент для выявления и лечения сердечных заболеваний.[10] Однако, как сообщается, навыки аускультации врачей снижаются.[11][12][13][14][15][16][17]Это приводит к пропущенному диагнозу болезни и / или чрезмерным расходам на ненужные и дорогостоящие диагностические исследования. Исследование показывает, что более одной трети ранее не диагностированных врожденных пороков сердца у новорожденных не учитываются при их 6-недельном обследовании.[18] Более 60% обращений к врачам-специалистам для проведения дорогостоящей эхокардиографии происходит из-за неправильной диагностики невинного шума.[14] Таким образом, САА сердца может стать рентабельным инструментом скрининга и диагностики при условии, что лежащие в его основе алгоритмы прошли строгие клинические испытания слепым методом на предмет их способности обнаруживать разницу между нормальным и аномальным сердечным тоном.

Шумы в сердце и ВГА

Шумы в сердце (или сердечные шумы) - это слышимые через стетоскоп звуки, создаваемые турбулентным потоком крови. Шумы в сердце нужно отличать от звуки сердца которые в первую очередь генерируются бьющимся сердцем и открытием и закрытием сердечных клапанов. Обычно шумы в сердце классифицируются как невиновный (также называемые физиологическими или функциональными) или патологическими (аномальными). Невинные шумы обычно безвредны, часто вызваны физиологическими условиями вне сердца и результатом определенных доброкачественных структурных дефектов. Патологические шумы чаще всего связаны с проблемами сердечного клапана, но также могут быть вызваны широким спектром структурных дефектов сердца. Различные характеристики представляют собой качественное описание сердечных шумов, включая время (систолический шум и диастолический шум ), форма, расположение, излучение, интенсивность Системы САА обычно относят сердечные тоны и шумы к Классу I и Классу III согласно Американской кардиологической ассоциации:[19]

  • Класс I: патологический шум
  • Класс III: невинный ропот или его отсутствие.

Более сложные системы CAA предоставляют дополнительную описательную информацию о шуме, такую ​​как время шума, градация или способность определять положение тонов сердца S1 / S2.

Анализ сердечного звука

Выявление сердечных шумов в системах CAA основано на анализе цифровых звуков сердца, большинство подходов состоит из следующих четырех этапов:

  1. Обнаружение частоты пульса: на первом этапе частота пульса определяется на основе звукового сигнала сердца. Это важный шаг для следующих этапов, и требуется высокая точность. Автоматическое определение частоты сердечных сокращений на основе акустических записей является сложной задачей, поскольку частота сердечных сокращений может варьироваться от 40 до 200 ударов в минуту, шум и шумы могут замаскировать пики пульса. звуки сердца (S1 и S2), а нерегулярное сердцебиение может нарушить квазипериодический характер сердцебиения.
  2. Звук сердца сегментация: после определения частоты пульса две основные фазы сердцебиения (систола и диастола ) идентифицированы. Эта дифференциация важна, так как большинство шумов возникают в определенные фазы во время сердцебиения. Внешний шум из окружающей среды или внутренний шум пациента (например, дыхание) затрудняют сегментацию сердечного звука.
  3. Извлечение признаков: после определения фаз сердцебиения информация (Особенности ) из сердечного звука извлекается, который переходит на следующий этап классификации. Возможности могут варьироваться от простых энергетических подходов до многомерных величин более высокого порядка.
  4. Классификация признаков: во время классификации признаки, извлеченные на предыдущем этапе, используются для классификации сигнала и оценки наличия и типа шума. Основная задача состоит в том, чтобы отличить записи без шума от невинных шумов низкой степени, а невинные звуки от патологических. Обычно подходы машинного обучения применяются для построения классификатора на основе данных обучения.

Клинические данные о системах CAA

Наиболее распространенные типы показателей эффективности для систем CAA основаны на двух подходах: ретроспективные (неслепые) исследования с использованием существующих данных и проспективные слепые клинические исследования новых пациентов. В ретроспективных исследованиях CAA классификатор обучается с использованием машинное обучение алгоритмы, использующие существующие данные. Затем эффективность классификатора оценивается с использованием тех же данных. Для этого используются разные подходы (например, k-кратная перекрестная проверка, перекрестная проверка с исключением по одному Основной недостаток оценки качества (чувствительности, специфичности) системы CAA на основе одних только ретроспективных данных о производительности связан с риском того, что используемые подходы могут переоценить истинную производительность данной системы. Использование одних и тех же данных для обучения и проверки само по себе может привести к значительным переоснащение набора проверки, потому что большинство классификаторов могут быть разработаны для очень хорошего анализа известных данных, но могут быть недостаточно общими для правильной классификации неизвестных данных; то есть результаты выглядят намного лучше, чем если бы они были протестированы на новых, невидимых пациентах. «Истинная производительность выбранной сети (системы CAA) должна быть подтверждена путем измерения ее производительности на третьем независимом наборе данных, называемом тестовым набором».[20] Таким образом, надежность ретроспективных, неслепых исследований обычно считается намного ниже, чем надежность проспективных клинических исследований, потому что они подвержены смещению отбора и ретроспективному смещению. Опубликованные примеры включают Pretorius et al.[21]С другой стороны, проспективные клинические исследования лучше подходят для оценки истинной эффективности системы CAA (при условии, что исследование является слепым и хорошо контролируемым). В проспективном клиническом исследовании для оценки производительности системы CAA результат работы системы CAA сравнивается с Золотой стандарт диагнозы. В случае шумов в сердце подходящим золотым стандартом диагнозом был бы диагноз, основанный на аускультации, экспертный врач, стратифицированный на основе эхокардиограммы диагноз. Опубликованные примеры включают Lai et al.[1]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б Лай, Лилиан; Эндрю Н. Редингтон; Андреас Дж. Райниш; Майкл Дж. Унтербергер; Андреас Дж. Шрифль (2016). «Компьютеризированная автоматическая диагностика невинных и патологических шумов в педиатрии: экспериментальное исследование». Врожденный порок сердца. 11 (5): 386–395. Дои:10.1111 / chd.12328. PMID  26990211. S2CID  20921069.
  2. ^ Вайдьянатан, Б; Сатиш G; Mohanan ST; Сундарам КР; Warrier KK; Кумар РК (2011). «Клинический скрининг врожденного порока сердца при рождении: проспективное исследование в общественной больнице в Керале». Индийская педиатрия. 48 (1): 25–30. Дои:10.1007 / s13312-011-0021-1. PMID  20972295.
  3. ^ Zühlke, Z; Майер Л; Майози Б.М. (2012). «Перспективы компьютерной аускультации при скрининге структурных заболеваний сердца и клиническое обучение». Сердечно-сосудистый журнал Африки. 23 (7): 405–408. Дои:10.5830 / CVJA-2012-007. ЧВК  3721800. PMID  22358127.
  4. ^ Мандал, S; Basak K; Мандана КМ; Ray AK; Чаттерджи Дж; Махадеваппа М. (2011). «Разработка устройства предварительного обследования сердца для сельского населения с использованием встраиваемой сверхмалой мощности». IEEE Transactions по биомедицинской инженерии. 58 (3): 745–749. Дои:10.1109 / TBME.2010.2089457. PMID  21342805.
  5. ^ Ивамото, Дж; Огава H; Maki H; Yonezawa Y; Hahn AW; Колдуэлл WM (2011). «Система мониторинга ЭКГ и сердечного звука на базе мобильного телефона». Приборы для биомедицинских наук. 47: 160–164. PMID  21525614.
  6. ^ Koekemoer, H.L .; Шеффер, К. (2008). «Устройства записи тона сердца и электрокардиограммы для телемедицины». 2008 30-я ежегодная международная конференция общества инженеров IEEE в медицине и биологии. 2008. С. 4867–4870. Дои:10.1109 / IEMBS.2008.4650304. ISBN  978-1-4244-1814-5. PMID  19163807.
  7. ^ а б c "Дома". eMURMUR.
  8. ^ «Заргис Кардиоскан».
  9. ^ а б «Аппараты диакустические медицинские».
  10. ^ Бекет Манке, К. (2009). «Автоматический анализ сердечного ритма / Компьютерная аускультация: взгляд кардиолога и предложения для дальнейшего развития». 2009 Ежегодная международная конференция общества инженеров IEEE в медицине и биологии. 2009. С. 3115–3118. Дои:10.1109 / IEMBS.2009.5332551. PMID  19963568.
  11. ^ Алам, Уазман; Омар Асгар; Сохаил Кью Хан; Саджад Хаят; Раяз Малик (2010). «Сердечная аускультация: важный клинический навык в упадке». Британский журнал кардиологии. 17: 8–10.
  12. ^ Кумар, Комал; У. Рид Томпсон (2012). «Оценка навыков аускультации сердца в педиатрических стационарах». Клиническая педиатрия. 52 (1): 66–73. Дои:10.1177/0009922812466584. PMID  23185081.
  13. ^ Вуканович-Крили, JM; Criley S; Warde CM; Boker JR; Гевара-Матеус Л; Черчилль WH; Нельсон В.П.; Крили Дж. М. (2006). «Компетенция в области кардиологического обследования студентов-медиков, стажеров, врачей и преподавателей: многоцентровое исследование». Архивы внутренней медицины. 27 (6): 610–616. Дои:10.1001 / archinte.166.6.610. PMID  16567598.
  14. ^ а б МакКриндл, Б.В. Shaffer KM; Kan JS; Zahka KG; Rowe SA; Кидд Л. (1995). «Факторы, побуждающие к направлению на кардиологическое обследование шумов в сердце у детей». Архивы педиатрии и подростковой медицины. 149 (11): 1277–1279. Дои:10.1001 / архпеди.1995.02170240095018. PMID  7581765.
  15. ^ Германакис, I; Petridou ET; Варламис Г; Мацукис Иллинойс; Пападопулу-Легбелу К .; Калманти М (2013). «Навыки врачей первичной медико-санитарной помощи по аускультации сердца у детей». Acta Paediatrica. 102 (2): 74–78. Дои:10.1111 / apa.12062. PMID  23082851.
  16. ^ Гаскин, ПР; Owens SE; Талнер Н.С.; Sanders SP; Ли Дж. С. (2000). «Навыки аускультации в педиатрической ординатуре». Педиатрия. 105 (6): 1184–1187. Дои:10.1542 / педы.105.6.1184. PMID  10835055. S2CID  14993738.
  17. ^ Caddell, AJ; Вонг К.К.; Баркер AP; Уоррен А.Е. (2015). «Тенденции в отношении направлений педиатрической кардиологии, тестирования и удовлетворенности в канадском третичном центре». Канадский кардиологический журнал. 31 (1): 95–98. Дои:10.1016 / j.cjca.2014.10.028. PMID  25547558.
  18. ^ Рен, Кристофер; Сэм Ричмонд; Лиам Дональдсон (1999). «Проявление врожденного порока сердца в младенчестве: значение для обычного обследования». Arch Dis Child Fetal Neonatal Ed. 80 (1): F49 – F53. Дои:10.1136 / fn.80.1.f49. ЧВК  1720871. PMID  10325813.
  19. ^ Bonow, Роберт O .; Блейз А. Карабелло; Кану Чаттерджи; Антонио К. де Леон; Дэвид П. Факсон; Майкл Д. Фрид; Уильям Х. Гааш; Брюс Уитни Литл; Рик А. Нисимура; Патрик Т. О’Гара; Роберт А. О’Рурк; Екатерина М. Отто; Правин М. Шах; Джек С. Шейнуайз (2006). «Руководство ACC / AHA 2006 по ведению пациентов с клапанной болезнью сердца». Тираж. 114 (5): 84–231. Дои:10.1161 / CIRCULATIONAHA.106.176857. PMID  16880336.
  20. ^ Епископ, Кристофер (1995). Нейронные сети для распознавания образов. Издательство Оксфордского университета.
  21. ^ Преториус, Евгений; Cronje, Matthys L .; Стридом, Отто (2010). «Разработка детской кардиологической компьютерной системы поддержки принятия решений при аускультации». 2010 Ежегодная международная конференция инженеров IEEE в медицине и биологии. 2010. С. 6078–6082. Дои:10.1109 / IEMBS.2010.5627633. ISBN  978-1-4244-4123-5. PMID  21097128.