Особливості використання традиційних засобів аускультації легень для первинної діагностики

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31649/1681-7893-2026-51-1-204-210

Ключові слова:

аускультація, легеневі аномалії, діагностика, низька клінічна точність, епідеміологія, проблеми впровадження.

Анотація

Стаття присвячена аналізу проблематики використання традиційної аускультації як засобу первинної діагностики легень, а також ризикам, які її супроводжують. Досліджено ефективність такої клінічної практики, епідемічні особливості поширення легеневих хвороб в Україні, етапи впровадження та законодавча база цифрових засобів діагностики легеневих аномалій. Проведено розрахунки ефективності фізикальної аускультації за допомогою математичного моделювання, на основі гіпотетичній когорті використовуючи реальні значення чутливості та специфічності методу. Обґрунтовано наявність проблеми та необхідність її вирішення. Розглянуто можливе рішення через впровадження електронних стетоскопів з системами фільтрації та автоматизованого прийняття рішень. Проаналізовано наслідки і проблеми впровадження цифрових пристроїв на прикладі України та світу, а також визначено перспективність подальших розробок в цій сфері. Результати дослідження демонструють низьку точність діагностики і високу суб'єктивність традиційної аускультації і необхідність вирішення цієї проблеми.

Біографії авторів

М.О. Кучер, Вінницький національний технічний університет

Аспірант кафедри біомедичної інженерії та оптико-електронних систем

О.В. Карась, Вінницький національний технічний університет

Доктор філософії, доцент кафедри біомедичної інженерії та оптико-електронних систем

Посилання

Sarkar, M., Madabhavi, I., Niranjan, N., & Dogra, M. (2015). Auscultation of the respiratory system. Annals of Thoracic Medicine, 10(3), 158–168. https://doi.org/10.4103/1817-1737.160831

Arts, L., Lim, E. H. T., van de Ven, P. M., Heunks, L., & Tuinman, P. R. (2020). The diagnostic accuracy of lung auscultation in adult patients with acute pulmonary pathologies: A meta-analysis. Scientific Reports. https://doi.org/10.1038/s41598-020-64405-6

Sharma, S., Poudyal, J. K., Sharma, V. K., Parajuli, S., & Dhungana, G. P. (2026). Factors associated with delayed diagnosis of pulmonary tuberculosis in Chitwan district of Nepal. PLOS Global Public Health, 6(1), Article e0005718. https://doi.org/10.1371/journal.pgph.0005718

Lazarovici, M., Trentzsch, H., & Prückner, S. (2017). Human factors in medicine. Der Anaesthesist, 66, 63–80. https://doi.org/10.1007/s00101-016-0261-5

Hafke-Dys, H., Bręborowicz, A., Kleka, P., Kociński, J., & Biniakowski, A. (2019). The accuracy of lung auscultation in the practice of physicians and medical students. PLOS ONE, 14(8), Article e0220606. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0220606

Aviles-Solis, J. C., Vanbelle, S., Halvorsen, P. A., Francis, N., Cals, J. W. L., Andreeva, E. A., Marques, A., Piirilä, P., Pasterkamp, H., & Melbye, H. (2017). International perception of lung sounds: A comparison of classification across some European borders. BMJ Open Respiratory Research, 4(1). https://doi.org/10.1136/bmjresp-2017-000250

Tawfik, D. S., Profit, J., Morgenthaler, T. I., Sinsky, C. A., Dyrbye, L. N., Tait, V. F., Shanafelt, T. D., & Trockel, M. T. (2018). Physician Burnout, Well-being, and Work Unit Safety Grades in Relationship to Reported Medical Errors. Mayo Clinic Proceedings, 93(11), 1571–1580. https://doi.org/10.1016/j.mayocp.2018.05.014

Park, D. E., Watson, N. L., Focht, C., Feikin, D., Hammitt, L. L., Brooks, W. A., Howie, S. R. C., Kotloff, K. L., Levine, O. S., Madhi, S. A., Murdoch, D. R., O'Brien, K. L., Scott, J. A. G., Thea, D. M., Amorninthapichet, T., Awori, J., Bunthi, C., Ebruke, B., Elhilali, M., … McCollum, E. D. (2022). Digitally recorded and remotely classified lung auscultation compared with conventional stethoscope classifications among children aged 1–59 months enrolled in the Pneumonia Etiology Research for Child Health (PERCH) case–control study. BMJ Open Respiratory Research, 9(1), Article e001144. https://doi.org/10.1136/bmjresp-2021-001144

Stoycheva, K., Cristea, V., Ködmön, C., Rosales-Klintz, S., Zenner, D., Vasiliu, A., van der Werf, M., & Lange, C. (2024). Tuberculosis in people of Ukrainian origin in the European Union and the European Economic Area, 2019 to 2022. Eurosurveillance, 29(12), Article 2400094. https://doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2024.29.12.2400094

World Health Organization. (n.d.). Tuberculosis profile: Ukraine. Доступ отримано квітня 28, 2026, from https://worldhealthorg.shinyapps.io/tb_profiles/?inputs&tab=%22charts%22&lan=%22EN%22&iso3=%22UKR%22&entity_type=%22country%22

World Health Organization. (2025, March 5). Funding cuts impact access to TB services endangering millions of lives. https://www.who.int/news/item/05-03-2025-funding-cuts-to-tuberculosis-programmes-endanger-millions-of-lives

Stop TB Partnership. (2025, March 3). Report on the impact of US government funding halt on TB responses in high TB burden countries. https://www.stoptb.org/sites/default/files/documents/Disruption%20US%20FUNDING%20halt030325.pdf

Guyatt, G., Rennie, D., Meade, M. O., & Cook, D. J. (2015). Users’ guides to the medical literature: A manual for evidence-based clinical practice (3rd ed.). McGraw-Hill Education. 740.

Xu, X., & Sankar, R. (2024). Classification and recognition of lung sounds using artificial intelligence and machine learning: A literature review. Big Data and Cognitive Computing, 8(10), Article 127. https://doi.org/10.3390/bdcc8100127

Kalinauskienė, E., Razvadauskas, H., Morse, D. J., Maxey, G. E., & Naudžiūnas, A. (2019). A comparison of electronic and traditional stethoscopes in the heart auscultation of obese patients. Medicina, 55(4), Article 94.. https://doi.org/10.3390/medicina55040094

Sueaseenak, D., Boonsat, P., Tantisatirapong, S., Rujipong, P., Tulatamakit, S., & Phokaewvarangkul, O. (2025). Early diagnosis of pneumonia and chronic obstructive pulmonary disease with a smart stethoscope with cloud server-embedded machine learning in the post-COVID-19 era. Biomedicines, 13(2), Article 354. https://doi.org/10.3390/biomedicines13020354

Wei, T.-J., Hsiung, P.-Y., Liu, J.-H., Lin, T.-C., Kuo, F.-T., & Wu, C.-Y. (2022). Use of electronic auscultation in full personal protective equipment to detect ventilation status in selective lung ventilation: A randomized controlled trial. Frontiers in Medicine, 9, Article 851395.. https://doi.org/10.3389/fmed.2022.851395

Arjoune, Y., Nguyen, T. N., Doroshow, R. W., & Shekhar, R. (2023). Technical characterisation of digital stethoscopes: Towards scalable artificial intelligence-based auscultation. Journal of Medical Engineering & Technology, 47(3), 165–178. https://doi.org/10.1080/03091902.2023.2174198

Oudbier, S. J., Souget-Ruff, S. P., Chen, B. S. J., Ziesemer, K. A., Meij, H. J., & Smets, E. M. A. (2024). Implementation barriers and facilitators of remote monitoring, remote consultation and digital care platforms through the eyes of healthcare professionals: A review of reviews. BMJ Open, 14(6), Article e075833. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2023-075833

Canada Health Infoway. (2024). 2024 National survey of Canadian physicians: Barriers and challenges to digital health technologies. https://insights.infoway-inforoute.ca/2024-cma-barriers-challenges-digital-health-technologies/

Livieri, G., Mangina, E., Protopapadakis, E. D., & Panayiotou, A. G. (2025). The gaps and challenges in digital health technology use as perceived by patients: A scoping review and narrative meta-synthesis. Frontiers in Digital Health, 7, Article 1474956. https://doi.org/10.3389/fdgth.2025.1474956

Bisikalo, O.; Kharchenko, V.; Kovtun, V.; Krak, I.; Parameterization of the Stochastic Model for Evaluating Variable Small Data in the Shannon Entropy Basis. Entropy 2023, 25, 184.

Ivanov Yu. Yu., Maloshtan T. V., Zvuzdetsky E. O. Modified algorithm for decoding block codes of turbo products. Bulletin of the Institute of Informatics. 2025. No. 4. P. 90–94. DOI: 10.31649/1997-9266-2025-181-4-90-94.

Intellectual technologies in medical diagnostics, treatment and rehabilitation: monograph / [S.V. Pavlov, O.G. Avrunin, S.M. Zlepko, E.V. Bodianskyi and others]; edited by S. Pavlov, O. Avrunin. – Vinnytsia: PP “TD “Edelweiss and K”, 2019. – 260 p.

Ministry of Health of Ukraine. (2025, February 10). Pro vnesennia zmin do Prymirnoho tabelia materialno-tekhnichnoho osnashchennia zakladiv okhorony zdorovia ta fizychnykh osib-pidpryiemtsiv, yaki nadaiut pervynnu medychnu dopomohu

World Bank. (2024). Service Delivery Indicators Health Survey for Ukraine: Survey report 2024. https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099011426095032380

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 11

Опубліковано

2026-06-18

Як цитувати

[1]
М. Кучер і О. Карась, «Особливості використання традиційних засобів аускультації легень для первинної діагностики», Опт-ел. інф-енерг. техн., вип. 51, вип. 1, с. 204–210, Чер 2026.

Номер

Розділ

Біомедичні оптико-електронні системи та прилади

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають