AI-analyse kan revolutionere KOL-diagnosticering

Tre studerende fra Institut for Datalogi på Aalborg Universitet er i gang med et forskningsprojekt, der potentielt kan ændre måden, hvorpå KOL diagnosticeres.

Projektet, ledet af Tobias Oliver Eberhard, Cuno Sankey-Olsen og Rasmus Hvass Olesen, anvender kunstig intelligens til at analysere stemmeprøver fra både KOL-patienter og raske individer. Målet er at udvikle en metode til hurtigere at identificere KOL hos personer, der endnu ikke er diagnosticeret med den livstruende lungesygdom.

Det oplyser Aalborg Universitet i en pressemeddelelse.

- Vi kan allerede nu konstatere, at AI godt kan se særlige ting ved stemmeprøver fra folk med KOL," fortæller Tobias Oliver Eberhard.

Professor og overlæge Ulla Møller Weinreich fra Klinisk Institut på Aalborg Universitet og Lungemedicinsk Afdeling på Aalborg Universitetshospital understreger vigtigheden af tidlig KOL-diagnosticering:

- Ved tidlig diagnose har vi mulighed for at hjælpe patienter med livsstilændringer og iværksætte behandling. Og lære dem, hvordan de bedst håndterer deres sygdom og modvirker sygdoms-progression. Så idéen bag de studerendes projekt er genial.

Lektor Ilhan Aslan, der vejleder de tre studerende, ser store fremtidsmuligheder i forskningen. Han sammenligner AI-stemmeanalyse med lægers brug af stetoskop, men med potentiale for "superhørelse" gennem kunstig intelligens.

Projektet har ifølge Tobias Oliver Eberhard potentiale til at blive implementeret i apps, telemedicinsk udstyr eller på hospitaler, hvilket kan revolutionere KOL-screening og diagnosticering. Dette er særligt relevant, da omkring 400.000 danskere har KOL, men mange er uvidende om deres tilstand.