Questo lavoro presenta DeepCOPD, un approccio innovativo di deep learning per il rilevamento accurato della broncopneumopatia cronica ostruttiva (BPCO) utilizzando l'analisi dei suoni respiratori. L'approccio proposto utilizza un modello di rete neurale convoluzionale (CNN) addestrato su un database di suoni respiratori contenente rantoli, crepitii e sia crepitii che rantoli. Per superare la sfida di un set di dati di dimensioni ridotte, vengono impiegate tecniche innovative come la messa a punto specifica del dispositivo, l'incremento basato sulla concatenazione, il ritaglio di regioni vuote e il padding intelligente. Queste tecniche consentono di utilizzare in modo efficiente il set di dati, ottenendo un'impressionante accuratezza compresa tra il 90% e il 95%. L'implementazione comprende un'applicazione con un'interfaccia user-friendly sviluppata utilizzando HTML, CSS, Flask e Heroku. Sfruttando l'apprendimento profondo e l'analisi dei suoni respiratori, l'app offre una soluzione promettente per il rilevamento accurato della BPCO, fornendo progressi significativi nel monitoraggio della salute respiratoria. Gli utenti possono caricare i suoni respiratori nell'app per il rilevamento della BPCO, migliorando la diagnosi precoce e i risultati dei pazienti.