Validierung einer automatischen Hustendetektion

Husten gehört zu den häufigsten Symptomen bei pneumologischen Erkrankungen. Besonders die beiden pneumologischen Volkskrankheiten Asthma bronchiale und die chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) sind durch Husten gekennzeichnet. Forschungen zu Husten basieren bis heute vorwiegend auf standardisierten Fragebögen, die vor allem die subjektive Einschätzung des Patienten und die Lebensqualität abbilden. Um belastbare Daten sowohl für das Krankheitsmonitoring als auch für die Validierung neuer Therapiemöglichkeiten zu erhalten, ist eine automatische, robuste Hustendetektion unabdingbar.

Basierend auf einem Kollektiv aus 48 stabilen COPD Patienten, war es das Ziel dieser Arbeit, die automatische Hustendetektion des LEOSound Lungen-Sound-Monitors (Löwenstein Medical GmbH & Co. KG, Bad Ems) zu validieren.

Die zur Verfügung stehenden Messungen stammen aus ambulanten Aufzeichnungen von stabilen COPD-Patienten (GOLD II – IV) und haben eine Länge von mind. acht Stunden. Zur Validierung wurden die Detektionsergebnisse von medizinischen Experten begutachtet und einer der Kategorien der Vierfeldertafel (richtig positiv, richtig negativ, falsch positiv und falsch negativ) zugewiesen.

Die Ergebnisse zeigen eine Gesamtgenauigkeit der Hustendetektion von 87,3% mit einer Sensitivität von 98,7% und einer Spezifität von 80,2%. Der positive Vorhersagewert des Algorithmus liegt bei 75,6%, während der negative Vorhersagewert 99,0% beträgt. Falsch positive Resultate wurden vor allem durch Räuspern, Schnarchen oder Bewegungsartefakte in den Aufzeichnungen hervorgerufen.

Zusammenfassend zeigt sich, dass der LEOSound mit einer sehr hohen Sensitivität und einer etwas niedrigeren Spezifität eine robuste, automatische Hustendetektion bietet. Die falsch positiven Ergebnisse können aufgrund ihrer Morphologie, bei manueller Durchsicht der Aufzeichnung, schnell verworfen werden.