科技改變生活 · 科技引領未來
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澳大利亞研究人員將人工智能與聲學工程學的進步相結合，開發出了一種算法，可以幫助診斷常見的兒科呼吸道疾病，例如哮喘，呼吸道炎和。
科廷大學醫學博士的主要作者保羅·波特(Paul Porter)及其同事在許多普通的臨床環境中使用了錄制的585個年齡在一個月至12歲之間的兒童咳嗽的聲音。
通過將他們的算法與一組兒科醫生的共識臨床診斷的性能進行比較，研究人員發現他們的工具可以在97%的時間內正確診斷出哮喘，并以91%的正確率正確地排除了哮喘。
在其他五個條件下，自動化技術的準確性均較低，但敏感性或特異性均從未低于81%。
作者在6月6日在線發表于《呼吸研究》的研究報告中總結說：“他的技術在評估常見的兒童呼吸系統疾病方面起著高水平診斷輔助的作用。”
在討論中，Porter及其團隊補充說，他們的系統在缺乏臨床專業知識的地方，包括在緊急情況下對兒科患者進行分流以進行可能的緊急治療的地方，可以證明其作為診斷輔助的價值。
他們進一步指出，他們的算法可以與智能手機應用程序一起用作聲音獲取機制。
“使用這些設備的優勢包括滿足呼吸音記錄所需的聲學要求(帶寬，噪聲水平和傳導靈敏度);甚至在發展中國家都是無處不在的設備;具有強大的計算能力，無需連接即可進行分析;進行非接觸式評估，非常適合控制感染以及用于兒童或不合規的受試者;作者寫道，并且可以在現實的臨床環境中使用，其中背景噪聲是一個因素。“這提供了一種多合一的數據采集，分析和決策裝置。”
丁悅華