В настоящее время правильно диагностирующая пневмония и понимающий, насколько серьезный это, требует врачей специалиста и дорогого оборудования как Рентгеновские аппараты. Ни один не доступен медицинским работникам сообщества в развивающихся странах, где 99% ежегодных 1,1 миллионов смертельных случаев от пневмонии детства происходят.Елина Найденова от Института Оксфордского университета Биоинженерии объяснила: ‘С ближайшими часами больницы далеко, медицинские работники универсала зависят от ряда рекомендаций, известных как IMCI.
Они могут иногда быть способны определять случаи пневмонии, но не настолько хорошие в фильтровании случаев, которые не являются пневмонией. Есть также огромная изменчивость через пользователей.
В параметрах настройки, где нет клинического эксперта, чтобы поставить окончательный диагноз, количество ненужных антибиотических предписаний увеличилось в результате – истощение жизненных поставок препарата и добавление к проблеме устойчивых к антибиотикам инфекций. Мы хотели применить умную разработку, чтобы разработать прочную автоматизированную систему, которая была последовательно более точной’.Точный диагноз может сократить уровень смертности 42%, но включает больше, чем просто правильная идентификация, если у ребенка есть пневмония. Медицинские работники также должны судить, как серьезный инфекция должна решить, нужно ли ребенку направление в больницу, и бактериальная ли инфекция или вирусная, чтобы решить, будут ли антибиотики иметь любой эффект.
Однако они должны быть в состоянии сделать все это с только основным набором легко портативного оборудования.Для автоматизированной системы, чтобы быть эффективным, это должно быть в состоянии работать с данными из того основного оборудования, таким образом, Оксфордская команда взяла подробно данные из клинического исследования в Гамбии и использовала методы машинного обучения, чтобы видеть, могли ли бы они разработать алгоритм, который мог бы диагностировать пневмонию.Елина сказала: ‘Для идентификации пневмонии мы нашли четыре особенности, которые могут быть измерены с двумя элементами оборудования.
Сердечный ритм, дыхательный уровень и кислородная насыщенность могут все быть измерены, используя пульс oximeter. Температура требует термометра.
Это вещи, которые могут быть сделаны доступными для медицинского работника с начальной подготовкой.’Используя эти четыре меры, мы достигли чувствительности на 98,2% и специфики на 97,5% [т.е. – они могли правильно определить 982 из каждых 1 000 случаев пневмонии и только ложно определили пневмонию у 25 из каждых 1 000 человек без болезни], по сравнению с IMCI, где лучшая работа – 94%-я чувствительность и 69%-я специфика’.Добавляя оценку двух звуков легкого, используя стетоскоп, команды смогли разработать серьезность заражения чувствительностью на 72,4%, и специфика на 82,2% (IMCI достигает 79,3% и 67,7% соответственно).
Добавление теста на биомаркер, который C Reactive Protein (CRP) обеспечил чувствительности на 89,1% и специфике на 81,3%, хотя команды указывают, что это включило бы дополнительную стоимость.Наконец, оценивая сердечные и дыхательные ставки и кислородную насыщенность в тандеме с биомаркером по имени Lipocalin-2, команда могла определить, была ли пневмония бактериальной или вирусной с чувствительностью на 81,8% и спецификой на 90,6%. Когда IMCI был применен, это было на 100% чувствительно к тяжелой бактериальной инфекции, но на 0% конкретно – все серьезные вирусные случаи также будут прописанными антибиотиками, которые не имели бы никакого значения. Пока недорогие тесты на эти биомаркеры еще не коммерчески доступны, много исследовательских групп во всем мире уже изучают развитие таких тестов на использование в ограниченных ресурсом параметрах настройки.
Елина сказала: ‘Мы определили ряд особенностей, которые могли предложить альтернативу комбинации рентгена и гемокультур, только доступных в хорошо укомплектованной больнице. Они будут использоваться в мобильном приложении, связанном с набором недорогое диагностическое оборудование, которое мы будем trialling через следующие несколько лет’.