Innovation in der Patientenversorgung bei Atemwegserkrankungen

Elektronisches Stethoskop mit KI-gestützter Analyse von Auskultationsgeräuschen

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StethoMe verbindet ein elektronisches Heimstethoskop mit einer dedizierten App und einem System zur Analyse von Auskultationsgeräuschen.

Leiten Sie eine Hausarztpraxis?

StethoMe kann ein wertvolles Instrument zur Optimierung Ihrer Praxisabläufe sein. Sprechen Sie mit uns über koordinierte Versorgung bei Asthma.

Leiten Sie eine Facharztpraxis?

Machen Sie mit uns den nächsten Schritt in die Zukunft. Erfahren Sie, wie StethoMe die Betreuung von Patienten mit Atemwegsinfektionen oder chronischen Atemwegserkrankungen verändert.

Patientenbetreuung im häuslichen Umfeld

StethoMe ermöglicht die Erfassung von Auskultationsdaten durch den Patienten zu Hause.

Die Auskultationsdaten von StethoMe:

ermöglichen eine Objektivierung von Telemedizin-Konsultationen
erleichtern die Betreuung von Patienten mit chronischen Erkrankungen
eröffnen innovative Behandlungsmethoden
können bei der Behandlung von Asthma eingesetzt werden

Objektive und einfache Verlaufsbeobachtung bei Asthma-Patienten

StethoMe unterstützt Arzt und Patient bei der Umsetzung eines individuellen Asthma-Behandlungsplans.Vom Patienten zu Hause durchgeführte Untersuchungen:

Dokumentieren Asthma-Exazerbationsepisoden
Reduzieren unnötige Arztbesuche
Ermöglichen Auskultationsuntersuchungen bei Kindern mit Angst vor dem Arztbesuch
Liefern wichtige Informationen zur Unterstützung der Diagnose und zur Anpassung des Behandlungsplans
Dienen als objektives Symptomtagebuch
Ermöglichen die Fernüberwachung des Behandlungsfortschritts

Klinische Daten und Publikationen

StethoMe basiert auf dem neuesten wissenschaftlichen Kenntnisstand und jahrelanger Forschung in renommierten medizinischen Einrichtungen sowie im Rahmen von Pilotprogrammen. Das Ergebnis sind zahlreiche wissenschaftliche Veröffentlichungen in angesehenen Fachzeitschriften LISTE.

Die jüngste Beobachtungsstudie von StethoMe, durchgeführt im Rahmen des Projekts Verbesserung des StethoMe-Systems durch Einführung des personalisierten Atemwegsindex (PRI) zur Überwachung der Atemwegsfunktion sowie eines Subsystems zur Entscheidungsunterstützung und Patientenselektion (POIR.01.01.01-00-0648/20-00), umfasste:

612 Patienten
davon 170 mit Asthma und 131 mit Mukoviszidose
beteiligte Ärzte
Über46.000
durchgeführte und von Ärzten ausgewertete Untersuchungen

Im Rahmen der Studie wurde nachgewiesen, dass StethoMe ein wirksames Instrument zur Dokumentation von Asthma-Exazerbationsepisoden ist und erfolgreich zur Verlaufsbeobachtung von Patienten mit chronischen Erkrankungen eingesetzt werden kann – und dabei einen Teil der traditionellen Arztbesuche ersetzen kann. Über 97 % der Ärzte bewerteten StethoMe als nützlich oder sehr nützlich für die häusliche Betreuung von Patienten mit chronischen Atemwegserkrankungen, insbesondere bei Kindern.*

*Ergebnisse einer Umfrage unter Ärzten, die die Lösung im Rahmen des Projekts getestet haben.

Medizinischer Beirat

Der Medizinische Beirat von StethoMe ist ein beratendes Gremium für den Bereich der Fernbehandlung und Telemedizin mit StethoMe-Lösungen. Darüber hinaus unterstützt er das Projekt in seiner wissenschaftlichen Entwicklung sowie bei den Beziehungen zur medizinischen Gemeinschaft.

prof. dr hab. n. med. Andrzej Emeryk
Vorsitzender des Medizinischen Beirats von StethoMe

Kinderarzt, Pneumologe und Allergologe; Leiter der Klinik für Lungenkrankheiten und Kinderrheumatologie am II. Lehrstuhl für Pädiatrie der Medizinischen Universität Lublin sowie der Polnischen Schule der Aerosoltherapie; Vorsitzender des Vorstands der Lubliner Abteilung der Polnischen Allergologischen Gesellschaft; Vorsitzender der Pädiatrischen Sektion der Polnischen Allergologischen Gesellschaft; Mitglied der Europäischen Akademie für Allergologie und Klinische Immunologie. Zu seinen Forschungsschwerpunkten zählen insbesondere: Inhalationstherapie, Diagnostik und Behandlung von Atemwegs- und Allergieerkrankungen. Er ist Autor von über 600 Publikationen.

Messergebnisse und Parameter von StethoMe®

StethoMe verfügt über ein System zur Analyse von Auskultationsgeräuschen, das auf zertifizierten medizinischen KI-Algorithmen basiert.

Die Algorithmen erkennen, klassifizieren und bestimmen die Intensität pathologischer Atemgeräusche (auf einer Skala von 0 bis 100), wie:

Rhonchi
Giemen
Feinblasige Rasselgeräusche
Grobblasige Rasselgeräusche

Sie messen folgende Parameter:

Atemfrequenz (AF)
Verhältnis der Inspirations- zur Exspirationsdauer (I/E-Ratio)
Herzfrequenz (BPM)

Hören Sie sich Beispielaufnahmen von StethoMe® an

Mit StethoMe können zwei Arten von Auskultationsuntersuchungen durchgeführt werden – eine Einpunktmessung (Asthma-Kontrolle) oder eine vollständige Lungenuntersuchung.

Modus ASTHMA-KONTROLLE

Dieser Modus ist für präventive Screening-Untersuchungen vorgesehen. Der Patient führt die Untersuchung an einem einzigen Punkt durch.

Ziel der Untersuchung ist es, auf einfache Weise die ersten Symptome einer Asthma-Exazerbation zu erkennen – das Auftreten von Giemen und Rhonchi sowie Veränderungen physiologischer Parameter wie Atemfrequenz, Inspirations-Exspirations-Verhältnis und Herzfrequenz.

Modus VOLLSTÄNDIGE LUNGENUNTERSUCHUNG

Bei der vollständigen Lungenuntersuchung wird die Untersuchung je nach Alter des Patienten an 6–8 Punkten durchgeführt. Dabei werden alle pathologischen Atemgeräusche erfasst: Giemen, Rhonchi, fein- und grobblasige Rasselgeräusche. Zudem werden physiologische Parameter wie Atemfrequenz, Inspirations-Exspirations-Verhältnis und Herzfrequenz gemessen.

Klangvisualisierung

Die mit StethoMe erzielten Ergebnisse werden grafisch in Form eines Spektrogramms dargestellt. Es handelt sich um eine leicht interpretierbare Visualisierung der aufgezeichneten Auskultationsgeräusche.

Wissenschaftliche Publikationen

Bei StethoMe legen wir größten Wert auf die wissenschaftliche Grundlage unserer Lösungen. Die Ergebnisse unserer Forschung veröffentlichen wir in begutachteten wissenschaftlichen Fachzeitschriften.
Frontiers in Physiology
Artificial Intelligence Approach to the Monitoring of Respiratory Sounds in Asthmatic Patients
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Hafke-Dys H, Kuźnar-Kamińska B, Grzywalski T, Maciaszek A, Szarzyński K, Kociński J.

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphys.2021.745635/full
PLoS ONE
The accuracy of lung auscultation in the practice of physicians and medical students
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Honorata Hafke-Dys, Anna Bręborowicz, Paweł Kleka, Jędrzej Kociński, Adam Biniakowski

https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0220606
European Journal of Pediatrics
Practical implementation of artificial intelligence algorithms in pulmonary auscultation examination
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Tomasz Grzywalski, Mateusz Piecuch, Marcin Szajek, Anna Bręborowicz, Honorata Hafke-Dys, Jędrzej Kociński, Anna Pastusiak, Riccardo Belluzzo

https://link.springer.com/article/10.1007/s00431-019-03363-2
ERS International Congress
Performance of artificial intelligence in determining the intensity of abnormal breath sounds in asthma patients
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Tomasz Grzywalski, Adam Maciaszek, Krzysztof Szarzyński, Honorata Hafke-Dys, Jędrzej Kociński, Barbara Kuźniar-Kamińska

https://erj.ersjournals.com/content/58/suppl_65/OA1291
ERS International Congress
Respiratory system auscultation using machine learning - a big step towards objectivisation?
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Tomasz Grzywalski, Marcin Szajek, Honorata Hafke-Dys, Anna Bręborowicz, Jędrzej Kociński, Anna Pastusiak, Riccardo Belluzzo

https://erj.ersjournals.com/content/54/suppl_63/PA2231.article-info
Respirology
Capability Of Artificial Intelligence In Detecting Abnormal Paediatric Breath Sounds
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Ajay C Kevat, Robert Roseby, Anaath Kalirajah, Tomasz Grzywalski, Honorata Hafke-Dys

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/resp.13777
Respiratory Research
Artificial intelligence accuracy in detecting pathological breath sounds in children using digital stethoscopes
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ERS International Congress
Accuracy of artificial intelligence in detecting pathological breath sounds in children using digital stethoscopes
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Ajay C Kevat, Anaath Kalirajah, Robert Roseby

https://erj.ersjournals.com/content/56/suppl_64/4798
Pediatric Pulmonology
Evaluation of an Artificial Intelligence (AI)-Based Electronic Stethoscope (ES) in Pediatric Lung Diseases.
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Menard J., Bui S., Galodé F., Gallet P., Fayon M.

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/ppul.25963
Artificial Intelligence in Medicine
Fully Interactive Lungs Auscultation with AI Enabled Digital Stethoscope
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Tomasz Grzywalski, Riccardo Belluzzo, Mateusz Piecuch, Marcin Szajek, Anna Bręborowicz, Anna Pastusiak, Honorata Hafke-Dys, Jędrzej Kociński

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-21642-9_5
Conference on Agents and Artificial Intelligence - ICAART
Interactive Lungs Auscultation with Reinforcement Learning Agent
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Tomasz Grzywalski, Riccardo Belluzzo, Szymon Drgas, Agnieszka Cwalińska, Honorata Hafke-Dys

https://arxiv.org/abs/1907.11238
IEEE International Conference on Big Data
Parameterization of Sequence of MFCCs for DNN-based voice disorder detection
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Tomasz Grzywalski., Adam Maciaszek, Adam Biniakowski, JanOrwat, Szymon Drgas, Mateusz Piecuch, Riccardo Belluzzo, Krzysztof Joachimiak, Dawid Niemiec, Jakub Ptaszyński, Krzysztof Szarzyński

https://arxiv.org/pdf/1812.05888.pdf
International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)
Joint Heart Sounds Segmentation and Murmur Detection with Masked Loss Function
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Tomasz Grzywalski, Adam Maciaszek, Riccardo Belluzzo, Krzysztof Szarzyński, Mateusz Piecuch, Honorata Hafke-Dys

https://ieeexplore.ieee.org/document/9207315/
Biochemistry, Molecular Biology & Allergy
Opportunities for domestic monitoring of children with an electronic stethoscope with automatic auscultation sound analysis system
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