Содержание |
Из-за отека слизистой носа, который затрудняет дыхание, пациенты начинают дышать ртом. В результате слизистая верхних дыхательных путей пересыхает, возникает першение в горле, за которым и следует сухой кашель. В то же время стекание слизи по задней стенке глотки приводит к развитию влажного кашля. Как правило, острый кашель проходит в течение 1–2 недель.
Диагностика заболеваний по кашлю
Чтобы избежать осложнений на разных этапах болезни важно правильно определить характер кашля – сухой (непродуктивный) или влажный (продуктивный) – и причины его возникновения (ОРВИ, аллергия, хронические заболевания верхних и нижних дыхательных путей, гастроэзофагеальный рефлюкс, болезни сердца и пр.).
До 90% заболеваний взрослых и детей, протекающих с кашлем, обусловлены именно вирусной инфекцией. При этом возможно сочетание различных возбудителей, в том числе присоединение бактериальной инфекции.
2025: Выпущена ИИ-модель, которая распознает разные виды кашля и указывает на болезни
В середине октября 2025 года американские исследователи из Университета штата Северная Каролина сообщили о разработке новой модели искусственного интеллекта для обнаружения различных видов кашля. Система упрощает мониторинг хронических заболеваний и прогнозирование рисков для здоровья, таких как приступы астмы.
Как отмечает один из авторов работы, профессор электротехники и вычислительных систем Эдгар Лобатон (Edgar Lobaton), кашель служит важным биомаркером для отслеживания различных состояний организма. Например, он может указывать на развитие респираторного заболевания. На фоне распространения современных носимых медицинских устройств расширяются возможности по регистрации и анализу кашля.
Исследователи говорят, что обычные алгоритмы машинного обучения способны с достаточно высокой точностью отличать кашель от фоновых шумов. Однако при обработке похожих звуков, таких как чихание, покашливание или стоны, эффективность резко падает.
Для решения проблемы специалисты предлагают объединить два источника данных от носимых устройств. Это собственно звуки, снимаемые встроенным микрофоном, а также показания акселерометра — датчика, способного определять изменения в движении, наклоне и вибрации. По словам авторов работы, движение само по себе не может быть использовано для обнаружения кашля, поскольку оно дает ограниченную информацию об источнике звука. Различные действия, например, смех и кашель, могут давать схожие показания от акселерометра. Но сочетание звуков и движения повышает точность работы алгоритмов ИИ.
 | Это значительный шаг вперед. Мы очень хорошо научились отличать кашель от человеческой речи, а новая модель значительно лучше отличает его от невербальных звуков, — говорит Лобатон.[1] |  |
Примечания
