Een AI-algoritme genaamd Audioflow kan naar het geluid van het plassen luisteren om abnormale ‘stromen’ en bijbehorende gezondheidsproblemen van de patiënt effectief en met succes te identificeren.
Dit deep learning-instrument is ontwikkeld door onderzoekers van het Singapore General Hospital en heeft tot nu toe bijna als een speciale machine in klinieken gewerkt om de uitkomsten voor bewoners van de afdeling urologie te bepalen.

Het team van experts zocht de hulp van de technische afdeling om een algoritme te ontwikkelen waarmee urine thuis kan worden beoordeeld zonder enige medische hulp. Ze vroegen 534 mannen om van december 2017 tot juli 2019 een conventionele uroflowmeter in een geluiddichte kamer te gebruiken en hun urineren op te nemen met een smartphone.
Met behulp van zo'n 220 opnames leerde de AI de stroomsnelheid, het volume en de timing van urine nauwkeurig beoordelen, zodat deze verstoppingen of problemen met de blaas kan aangeven.
Deze AI wordt geacht beter te kunnen presteren dan sommige niet-deskundige medische staf. Dit Audioflow-apparaat kan resultaten opleveren die concurrerend zijn met een conventionele urometer. De resultaten van dit apparaat bereikten een overeenstemmingspercentage van 84% onder urologen.
Het algoritme voor het evalueren van de door urine geproduceerde geluiden werd uitgevoerd in een geluiddichte omgeving, maar de onderzoekers zullen blijven werken aan het algoritme dat in de aanwezigheid van achtergrondgeluiden in een normale thuisomgeving kan werken. Patiënten kunnen het vervolgens gebruiken voor zelfcontrole thuis.
Audioflow zal naar verwachting worden gelanceerd als een smartphone-app om te testen met veel achtergrondgeluid uit de echte wereld.
Momenteel heeft dit algoritme nog steeds een beperking: het is alleen getest op de geluiden van de urinestroom van mannen. Het is mogelijk dat er in de nabije toekomst een versie gericht op vrouwen wordt ontwikkeld door onderzoekers.