SpiroNose - BreathCloud combinatie

Dit project bouwt partnerships met de zorgverleners ‘in het veld’. Mensen die dagelijks te maken hebben met problemen betreffende het stellen van een diagnose en/of het vervolgen van een behandeling bij bijvoorbeeld patiënten met astma, COPD en longkanker.

SpiroNose


De SpiroNose bestaat uit 4 sensor reeksen van 4 sensoren voor ademanalyse (geplaatst in de binnenste buis) en 4 sensor reeksen van 4 sensoren voor omgevingsmetingen (geplaatst in de buitenste buis). In totaal bevat de SpiroNose 8 verschillende sensoren. Op deze manier wordt zowel de adem als de omgeving in duplo gemeten.

Uit ervaring weten we dat correctie voor de omgeving erg belangrijk is en veel invloed heeft op de kwaliteit van het signaal. Om deze reden bestaat de SpiroNose uit twee lagen, een binnenste en een buitenste buis. Deze laagvorming maakt het mogelijk tijdens de ademanalyse, ook de omgeving te meten. Via een ethernetkabel wordt de sensor data real-time verstuurd naar een online server van Comon Invent bv, waarna de data wordt bewerkt en gecorrigeerd.

BreathCloud database

BreathCloud is meer dan een database gebaseerd op eNose metingen. Deze referentie database bevat tevens patiënt karakteristieken en klinische gegevens. Voor elke nieuwe patient zal op basis van patiënt karakteristieken (geslacht, leeftijd, rookstatus, co-morbiditeit, etc.) en de vraagstelling automatisch door BreathCloud het best passende model gevormd worden om tot een diagnose te komen. De verkregen resultaten worden vervolgens toegevoegd aan de database, waardoor BreathCloud steeds nauwkeuriger wordt in het stellen van een diagnose voor de individuele patiënt.

Onderzoeksgroepen

Om een grote referentie database te creëren zijn onderzoeksgroepen erg belangrijk. Binnen ademonderzoek op basis van eigen vraagstellingen kunnen onderzoeksgroepen helpen deze database te vullen.

Wij bieden de mogelijkheid voor onderzoeksgroepen om met de SpiroNose in een klinische setting real-time onderzoek te doen naar de samenstelling van uitademingslucht. Voor elke groep zal er automatisch een gebruikers database worden aangemaakt waarin zowel de ruwe als de bewerkte data zichtbaar is. Groepen kunnen hieraan zelf de klinische parameters toevoegen, eventueel met hulp van onze onderzoeksverpleegkundige. Bij een volledige database zal er een kwaliteitscontrole worden uitgevoerd voordat de data wordt toegevoegd aan de referentie database.


Behaalde resultaten

(links) Principale componenten plot van gezonde controles versus longkanker patienten met de bijbehorende ROC curve (rechts) Percentage juist geclassificeerde patienten voor de groepen astma, COPD, long kanker en gezonde controles.