Hightech jack irriteert de longen – wissenschaft.de

Net zoals een langetermijn-ECG het hart bewaakt, kan slimme technologie nu continu de longen bewaken: Fraunhofer-onderzoekers hebben een weefselomhulsel ontwikkeld dat geïntegreerde akoestische sensoren gebruikt om de longgeluiden van patiënten op te nemen. Het systeem werkt dus als een systeem met meerdere luidsprekers in continubedrijf. De speciale software kan de geregistreerde gegevens vervolgens verwerken en omzetten in een visuele weergave van de longfunctie. Ontwikkelaars zeggen dat het zogenaamde Pneumo.Vest-systeem de diagnostische opties uitbreidt, intensive care-afdelingen kan verlichten en de kwaliteit van leven van patiënten kan verbeteren.

Naast de problemen die een coronabesmetting met zich meebrengt, neemt het belang van luchtweg- of longziekten toe door de stijgende levensverwachting. Dit vormt een grote uitdaging voor ziekenhuizen, aangezien patiënten vaak een uitgebreide behandeling en frequente longfunctietests nodig hebben. Traditioneel wordt, zoals bekend, een bijna symbolisch hulpmiddel van de geneeskunde gebruikt: artsen kunnen met een stethoscoop luisteren naar longgeluid tijdens de zogenaamde auscultatie en op basis van bepaalde kenmerken conclusies trekken over het functioneren en de toestand van de patiënt. lid. De nieuwe toevoeging aan de klassieke stethoscoop, ontwikkeld door onderzoekers van het Fraunhofer Instituut voor Keramische Technologieën en Systemen IKTS in Berlijn, werkt volgens dit basisprincipe.

Stethoscoop trekconcept

Op piëzo-keramiek gebaseerde akoestische sensoren zijn geïntegreerd in de voor- en achterkant van het textieljack, dat in het dagelijks leven kan worden gedragen. Deze items nemen ook de fijnste geluiden op die door de longen worden uitgezonden. Deze gegevens worden opgeslagen en kunnen vervolgens worden overgedragen aan apparaten voor evaluatie. Naast de akoestische sensoren is ook de bijbehorende software een cruciaal onderdeel van het Pneumo.Vest systeem. Het kan achtergrondgeluiden, zoals hartslagen, filteren en verschillende frequentiebanden versterken die voortkomen uit longgeluid. De gegevens van de sensoren op verschillende posities kunnen vervolgens worden omgezet in een visueel beeld van de longen. Het geeft in detail de staat van ventilatie in alle delen van de long weer. De onderzoekers werken momenteel ook aan speciale machine learning-algoritmen die in de toekomst complexe achtergrondgeluiden in de borstkas nauwkeuriger kunnen afbreken.

Het grote voordeel van het Pneumo.Vest systeem is dat de gegevens permanent worden vastgelegd en opgeslagen. “Pneumo.Vest heeft niet de bedoeling de stethoscoop overbodig te maken en is ook geen vervanging voor de vaardigheden van ervaren longartsen. Auscultatie of longcomputertomografie is echter altijd slechts een momentopname op het moment van onderzoek”, zegt projectmanager Ralph Challert. Van Fraunhofer IKTS. “De toegevoegde waarde van onze technologie is dat het een continue monitoring van de longen mogelijk maakt, vergelijkbaar met een langdurig elektrocardiogram.” Patiënten kunnen van de IC naar de reguliere afdeling worden verplaatst en mogelijk zelfs naar huis worden gestuurd en kunnen vrij rondlopen.

Verlichting voor intensive care-afdelingen en patiënten

Zoals gemeld door Fraunhofer-Gesellschaft, tonen voorlopige tests met personeel van de afdeling Intensive Care Medicine van de Universiteit van Magdeburg aan dat het concept in de praktijk werkt. “De feedback was zeer positief. De combinatie van akoestische sensoren, visualisatie en machine learning-algoritmen zal een reeks verschillende longgeluiden op betrouwbare wijze kunnen onderscheiden”, zegt Challert met overtuiging. Alexander Orig van Charité – Universitätsmedizin Berlin, die het conceptidee mede heeft ontwikkeld, is ook blij met de ontwikkeling: “Pneumo.Vest biedt precies wat we nodig hebben. Dit geeft ons een tool die de diagnostische mogelijkheden uitbreidt, ons ziekenhuispersoneel ontspant en het ziekenhuisverblijf aangenamer maakt voor patiënten”, zegt de arts.

bron: Fraunhofer Society

© wissenschaft.de – Martin Vieweg