Etusivu » HUS-tietoa » Uutishuone » HUSissa kehitetään menetelmää tunnistaa COVID-19-taudin keuhkomuutokset ja riskihenkilöt / A method for detecting risk groups and changes in patients infected with COVID19 is being developed at Helsinki University Hospital

HUSissa kehitetään menetelmää tunnistaa COVID-19-taudin keuhkomuutokset ja riskihenkilöt / A method for detecting risk groups and changes in patients infected with COVID19 is being developed at Helsinki University Hospital

HUSissa aloitetaan kehittämään menetelmää, jonka avulla tunnistetaan COVID-19-taudin keuhkomuutokset ja vaikeimman tautimuodon riskissä olevat henkilöt AusculThing-ratkaisun avulla. Menetelmää voidaan hyödyntää myös muihin keuhkosairauksiin.
 
​​TIEDOTE 30.6.2020

Lievimpiä COVID-19-tautimuotoja voidaan hoitaa kotona, mutta taudin edetessä sairaalahoito ja hengityksen tukitoimet ovat välttämättömiä. Suurella osalla kaikkein vakavimmista oireista kärsivistä on sydän- tai keuhkotoimintaan liittyvä piilevä tai diagnosoitu sairaus ja heidän keuhkojensa toiminta pettää joko äkillisesti tai vähitellen.

Näiden potilasryhmien tunnistamiseen ja sairaalahoitoon joutuneiden potilaiden tilan arviointiin ja seurantaan ei kuitenkaan ole käytettävissä luotettavia menetelmiä.

Nykyisin keuhkojen toimintaa arvioidaan kuuntelemalla hengitysääniä stetoskoopilla, joka perustuu kuuntelijan subjektiivisiin aistimuksiin, tai kuvantamis- ja keuhkofunktiotutkimuksilla, joiden saatavuus on rajallista. Tavallisen stetoskoopin haasteena on, että osa hengitysäänten muutoksista on niin vähäisiä, ettei ihmiskorva pysty niitä kuulemaan.

HUSissa aloitetaan kesän aikana kehittämään menetelmää, jolla pystytään tunnistamaan AusculThing-ratkaisuilla COVID-19-taudin etenemistä ja sen keuhkoille aiheuttamia muutoksia.

Kehityshankkeessa AusculThing-ratkaisuun kerätään elektronisella Thinklabs One® -stetoskoopilla sekä riskiryhmiin kuuluvien että sairaalahoidossa olevien COVID-19-potilaiden hengitys- ja sydänääniä ja tallennetaan ne sähköisessä muodossa. Äänistä etsitään, suodatetaan ja vahvistetaan taudin eri vaiheiden keuhkomuutoksille tyypillisiä äänitaajuuksia signaalinkäsittelyn keinoin ja seurataan näissä tapahtuvia muutoksia taudin eri vaiheissa. Hengitysääniä verrataan potilaan oireisiin, laboratorio- ja kuvantamistutkimuksiin sekä annettuun lääkehoitoon.

Näiden tietojen perusteella kehitetään algoritmejä, jolla COVID-19 -potilaiden keuhkotilanteen arviointi onnistuu nopeasti niin osastolla kuin muuallakin seurannassa olevilla potilailla.

Menetelmää kehitetään tunnistamaan myös muita kroonisia sairauksia​


Kullakin keuhkosairaudella on oma taajuutensa tai signaalin laadun muutos. Menetelmää kehitetään tunnistamaan myös muita huonossa hoitotasapainossa olevia tai riskiryhmään kuuluvia potilaita, kuten keuhkoahtaumatautia, astmaa ja sydämen vajaatoimintaa sairastavia.

"Hanke on osa HUSin laajempaa digitaalisuushanketta, joka mahdollistaa muun muassa osastoilla tapahtuvan potilasseurannan ja etävastaanotot monille eri potilasryhmille", hanketta vetävä lasten kardiologian erikoislääkäri, LT Ilkka Jaakkola HUSin lasten ja nuorten sairauksista kertoo.​

AusculThing-ratkaisuja on kehitetty Suomessa muun muassa lasten sydänten sivuäänien tunnistamista varten ja aikuispotilailla esiintyvän aorttaläpän ahtauman diagnosointiin ja seurantaan. AusculThingin kokonaisratkaisujen teollisina kumppaneina ovat yhdysvaltalainen elektronisten stetoskooppien valmistaja ThinkLabs, pilvipalveluita tuottava Castor EDC ja tablettitietokoneiden valmistaja Samsung.

 

Lisätietoja


Lasten kardiologian erikoislääkäri Ilkka Jaakkola
ilkka.jaakkola(at)hus.fi, 050 427 0930

Muut HUSissa meneillään olevat ja alkavat tutkimukset:
Anne Pitkäranta, HUSin tutkimusjohtaja ja Helsingin yliopiston professori
anne.pitkaranta(at)hus.fi, 040 643 0511​

HUSissa tehtäviä koronavirustutkimuksia päivitetään sivulle

______________________________________________________________________

A method for detecting risk groups and changes in patients infected with COVID19 is being developed at Helsinki University Hospital


A method for detecting risk groups and changes in the lungs of patients diagnosed with Covid-19 is being developed by AusculThing at Helsinki University Hospital. The method is useful in diagnosis and monitoring of other diseases as well.


RELEASE 30.6.2020

Mild forms of Covid-19 can be treated at home, but as the disease progresses hospitalization and assisted breathing protocols become inevitable. A large portion of the most severely infected have underlying heart- or lung conditions, whose lung functions deteriorate either suddenly or gradually.

No reliable method exists which can be used to evaluate the severity and estimate progression of the Covid-19 disease.

Currently lungs are examined by listening to the breathing sounds using a stethoscope. Unfortunately, the conclusion depends largely on the subjective interpretation of the healthcare worker. Some of the changes in the breathing sounds are so minute that the human ear cannot distinguish them. The availability of other imaging and lung function measurement methods is limited. 

A method for understanding changes in the lung behavior and estimation of the disease progression in patients diagnosed with Covid-19 is being developed by AusculThing at Helsinki University Hospital, starting this summer.

In the development venture lung- and heart sounds are collected from the members belonging to the risk groups and the hospitalized patients diagnosed with Covid-19. The sounds are collected by AusculThing using the Thinklabs One® electronic stethoscope, which are then stored in an electronic format. The recordings are then filtered, amplified and screened to find specific frequency components characteristic to the different severity of the disease. The findings in the recordings are then compared to the patients’ symptoms, laboratory- and other imaging results, as well as the given treatment.

Based on this information algorithms will be developed which can be used to quickly estimate and predict the lung function in patients diagnosed with Covid-19, whether hospitalized or elsewhere.

The solution is being developed to recognize other chronic conditions as well


Every lung disease has its own characteristic sound fingerprint. The method is being developed to recognize individuals with a poor therapeutic balance, or individuals who suffer from diseases such as COPD, asthma or heart related conditions which are known to place the patients at a higher risk in Covid-19.

“This project is a part of Helsinki University Hospital’s larger digitalization venture, which enables remote monitoring patients from many different disease groups”, explains MD PhD Ilkka Jaakkola who oversees the project.

Solutions by AusculThing are being developed simultaneously for detecting congenital heart defects in children, and diagnosis and monitoring of aortic stenosis in the elderly population. Their strategic partners include ThinkLabs – a USA based manufacturer of electronic stethoscopes, Castor EDC – an electronic data capture system for medical research, and Samsung – a global manufacturer of tablets.

Further information


Pediatric cardiologist, PhD Ilkka Jaakkola
ilkka.jaakkola(at)hus.fi, 050 427 0930
Tulosta
30.6.2020 8:07