
StethoMe to połączenie elektronicznego domowego stetoskopu oraz dedykowanej aplikacji wraz z systemem analizy dodatkowych dźwięków osłuchowych.
Opieka nad pacjentem w warunkach domowych
StethoMe pozwala na zbieranie danych osłuchowych przez pacjenta w warunkach domowych.
Dane osłuchowe StethoMe:
-
umożliwiają obiektywizację teleporad
-
ułatwiają prowadzenie pacjentów z chorobami przewlekłymi
-
pozwalają na wprowadzenie innowacyjnych metod leczenia
-
mogą być wykorzystywane w leczeniu astmy pacjentów.

Obiektywny i łatwy sposób monitorowania pacjentów z astmą
StethoMe to wsparcie lekarza i pacjenta w realizacji indywidualnego planu leczenia astmy.
Badania wykonane przez pacjenta w domu:
Dokumentują epizody zaostrzenia astmy
Ograniczają nadmiarowe wizyty w gabinecie
Umożliwiają badania osłuchowe u dzieci, które mają lęk przed badaniem w gabinecie
Dostarczają niezbędnych informacji wspierając diagnozę i ułatwiając dopasowanie planu leczenia
Stanowią swoisty obiektywny dzienniczek objawów
Pozwalają na zdalne monitorowanie postępów leczenia
Dane kliniczne i publikacje
StethoMe powstało w oparciu o najnowszą wiedzę naukową i wieloletnie badania prowadzone w renomowanych ośrodkach medycznych i w ramach programów pilotażowych. Efektem są liczne publikacje naukowe w renomowanych czasopismach naukowych LISTA.
Najnowsze badanie obserwacyjne StethoMe prowadzone w ramach projektu Udoskonalenie systemu StethoMe poprzez wdrożenie personalizowanego indeksu oddechowego (PRI) do monitorowania funkcjonowania układu oddechowego oraz podsystemu wspomagającego decyzję i selekcję pacjentów (POIR.01.01.01-00-0648/20-00) objęło aż:
w tym 170 z astmą i 131 z mukowiscydozą
zaangażowanych lekarzy
wykonanych i przeanalizowanych przez lekarzy badań
W ramach badania udowodniono, że StethoMe jest skutecznym narzędziem dokumentującym epizody zaostrzenia astmy i może być z powodzeniem stosowane w monitorowaniu pacjentów z chorobami przewlekłymi, zastępując część tradycyjnych wizyt w gabinecie. Ponad 97% lekarzy uznało StethoMe za przydatne lub bardzo przydatne rozwiązanie w opiece domowej nad pacjentami z chorobami przewlekłymi układu oddechowego w szczególności u dzieci.*
* Wyniki ankiety przeprowadzonej wśród lekarzy testujących rozwiązanie w ramach projektu.
Rada Medyczna
Rada Medyczna StethoMe jest ciałem opiniodawczo-doradczym StethoMe w zakresie zdalnej opieki medycznej i telemedycyny z wykorzystywaniem rozwiązań StethoMe. Ponadto wspiera Projekt w rozwoju w kontekście badań i dowodów naukowych oraz relacji ze środowiskiem medycznym.

prof. dr hab. n. med. Andrzej Emeryk
Przewodniczący Rady Medycznej StethoMe
Pediatra, pulmonolog i alergolog, kierownik Kliniki Chorób Płuc i Reumatologii Dziecięcej II Katedry Pediatrii Uniwersytetu Medycznego w Lublinie oraz Polskiej Szkoły Aerozoloterapii, przewodniczący zarządu Oddziału Lubelskiego Polskiego Towarzystwa Alergologicznego, przewodniczący Sekcji Pediatrycznej Polskiego Towarzystwa Alergologicznego, członek Europejskiej Akademii Alergii i Immunologii Klinicznej. Zainteresowania profesora obejmują w szczególności: terapię inhalacyjną, diagnostykę oraz terapię chorób układu oddechowego i chorób alergicznych. Jest autorem ponad 600 publikacji.
Wyniki badań i parametry mierzone przez StethoMe®
StethoMe posiada system analizy dźwięków osłuchowych oparty na certyfikowanych medycznych algorytmach sztucznej inteligencji.
Algorytmy wykrywają, klasyfikują i określają intensywność nieprawidłowych dźwięków osłuchowych (na skali od 0 do 100) takich jak:
- furczenia
- świsty
- rzężenia drobnobańkowe
- rzężenia grubobańkowe
Dokonują pomiarów:
częstości oddechu (RR)
stosunku czasu trwania wdechu do wydechu (I/E ratio)
tętna (BPM)
Sprawdź przykładowe nagrania StethoMe®
Za pomocą StethoMe można wykonać dwa rodzaje badań osłuchowych - badanie jednopunktowe (kontrola astmy) lub pełne badanie płuc.
Tryb KONTROLA ASTMY
Tryb ten przeznaczony jest do profilaktycznego badania przesiewowego. Wybierając go pacjent wykonuje badanie w jednym punkcie.
Celem badania jest w prosty sposób wykrycie pierwszych symptomów zaostrzenia astmy - pojawienie się świstów i furczeń oraz zmiany w parametrach fizjologicznych takich jak częstość oddechu, stosunek czasu trwania wdechu do wydechu i tętna.
Tryb PEŁNE BADANIE PŁUC
W trakcie pełnego badania płuc, w zależności od wieku pacjenta, badanie jest wykonywane w 6-8 punktach. W przypadku tego badania wykrywane są wszystkie dodatkowe dźwięki osłuchowe: świsty, furczenia, rzężenia drobnobańkowe, rzężenia grubobańkowe. Dokonywane są również pomiary takich parametrów fizjologicznych jak częstość oddechu, stosunek trwania czasu wdechu do wydechu i tętno.
Wizualizacja dźwięków
Wyniki uzyskane przy użyciu StethoMe prezentowane są w formie graficznej w postaci spektrogramu. To łatwa do interpretacji wizualizacja zarejestrowanych dźwięków osłuchowych.
Dowiedz się, co oznaczają wyniki uzyskane za pomocą StethoMe.
Zapoznaj się z nagraniami na naszym kanale You Tube.

Zostań z nami w kontakcie, a otrzymasz od nas m.in.:
- zestaw najciekawszych przypadków osłuchowych
- publikacje naukowe
- poradnik dla Twoich pacjentów
- praktyczne wskazówki, jak można korzystać ze StethoMe
Publikacje naukowe
W StethoMe przykładamy olbrzymią wartość do nauki jaka stoi za naszymi rozwiązaniami. Wyniki naszych badań publikujemy w recenzowanych czasopismach naukowych.
Frontiers in Physiology
Artificial Intelligence Approach to the Monitoring of Respiratory Sounds in Asthmatic Patients
Hafke-Dys H, Kuźnar-Kamińska B, Grzywalski T, Maciaszek A, Szarzyński K, Kociński J.
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphys.2021.745635/fullPLoS ONE
The accuracy of lung auscultation in the practice of physicians and medical students
Honorata Hafke-Dys, Anna Bręborowicz, Paweł Kleka, Jędrzej Kociński, Adam Biniakowski
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0220606European Journal of Pediatrics
Practical implementation of artificial intelligence algorithms in pulmonary auscultation examination
Tomasz Grzywalski, Mateusz Piecuch, Marcin Szajek, Anna Bręborowicz, Honorata Hafke-Dys, Jędrzej Kociński, Anna Pastusiak, Riccardo Belluzzo
https://link.springer.com/article/10.1007/s00431-019-03363-2ERS International Congress
Performance of artificial intelligence in determining the intensity of abnormal breath sounds in asthma patients
Tomasz Grzywalski, Adam Maciaszek, Krzysztof Szarzyński, Honorata Hafke-Dys, Jędrzej Kociński, Barbara Kuźniar-Kamińska
https://erj.ersjournals.com/content/58/suppl_65/OA1291ERS International Congress
Respiratory system auscultation using machine learning - a big step towards objectivisation?
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-infoFrontiers in Physiology
Artificial Intelligence Approach to the Monitoring of Respiratory Sounds in Asthmatic Patients
Honorata Hafke-Dys, Barbara Kuźnar-Kamińska, Tomasz Grzywalski, Adam Maciaszek, Krzysztof Szarzyński, Jędrzej Kociński
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphys.2021.745635/fullRespirology
Capability Of Artificial Intelligence In Detecting Abnormal Paediatric Breath Sounds
Ajay C Kevat, Robert Roseby, Anaath Kalirajah, Tomasz Grzywalski, Honorata Hafke-Dys
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/resp.13777Respiratory Research
Artificial intelligence accuracy in detecting pathological breath sounds in children using digital stethoscopes
Ajay C Kevat, Anaath Kalirajah, Robert Roseby
https://respiratory-research.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12931-020-01523-9ERS International Congress
Accuracy of artificial intelligence in detecting pathological breath sounds in children using digital stethoscopes
Ajay C Kevat, Anaath Kalirajah, Robert Roseby
https://erj.ersjournals.com/content/56/suppl_64/4798Pediatric Pulmonology
Evaluation of an Artificial Intelligence (AI)-Based Electronic Stethoscope (ES) in Pediatric Lung Diseases.
Menard J., Bui S., Galodé F., Gallet P., Fayon M.
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/ppul.25963Artificial Intelligence in Medicine
Fully Interactive Lungs Auscultation with AI Enabled Digital Stethoscope
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_5Conference on Agents and Artificial Intelligence - ICAART
Interactive Lungs Auscultation with Reinforcement Learning Agent
Tomasz Grzywalski, Riccardo Belluzzo, Szymon Drgas, Agnieszka Cwalińska, Honorata Hafke-Dys
https://arxiv.org/abs/1907.11238IEEE International Conference on Big Data
Parameterization of Sequence of MFCCs for DNN-based voice disorder detection
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.pdfInternational Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)
Joint Heart Sounds Segmentation and Murmur Detection with Masked Loss Function
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
Partnerzy


