長江日報-長江網(wǎng)1月8日訊 日前，華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院發(fā)布消息，該院心內(nèi)科曾和松教授團(tuán)隊(duì)“基于心肺聽診的新冠肺炎人工智能分級診斷研究”取得重大突破，其對于新冠肺炎的實(shí)時診斷、病情觀察和及早干預(yù)具有重大意義。

疫情防控期間，醫(yī)生為新冠肺炎患者進(jìn)行聽診檢查。醫(yī)院供圖

曾和松教授介紹，對新冠肺炎的快速鑒別和實(shí)時、遠(yuǎn)程診斷，以及在條件暫不具備前提下脫離胸部CT和實(shí)驗(yàn)室檢查的診斷極為重要。

人體的心臟、肺臟等重要臟器在生理和病理狀態(tài)下會發(fā)出不同的“聲音”，因而聽診是一項(xiàng)重要的診斷方法，特別針對呼吸系統(tǒng)的疾病診治，聽診操作簡單、無創(chuàng)、快速和實(shí)時。

為此，曾和松教授團(tuán)隊(duì)在全國乃至全球率先開展了對于新冠肺炎進(jìn)行心肺音聽診記錄并進(jìn)行智能診斷的研究，希望能夠“聽見”新冠肺炎。

疫情防控期間，曾和松教授（右）為新冠肺炎合并急性心肌梗死患者做介入治療。醫(yī)院供圖

2020年4月1日至4月5日，曾和松教授團(tuán)隊(duì)通過對在同濟(jì)醫(yī)院住院治療的172例新冠肺炎確診病例進(jìn)行心肺音聽診數(shù)據(jù)分類和診斷，同時納入50位普通患者作為對照組，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。同時聯(lián)合華中科技大學(xué)光學(xué)與電子信息學(xué)院王超教授和江漢大學(xué)物理與信息工程學(xué)院張建敏教授，建立深度學(xué)習(xí)人工智能模型。

研究表明，該智能模型對普通患者和新冠肺炎患者異常肺音進(jìn)行分類的準(zhǔn)確率達(dá)95%以上，并可進(jìn)一步將普通型、重型和危重型患者進(jìn)行分級診斷，準(zhǔn)確率達(dá)95%以上。特別是在診斷識別肺部的啰音、哮鳴音和痰鳴音時，模型同樣具有95%的高準(zhǔn)確率。

曾和松教授介紹，此項(xiàng)研究目前正在申請知識產(chǎn)權(quán)專利。他相信，心肺音數(shù)據(jù)采集，非專業(yè)人士即可操作，快速、遠(yuǎn)程、無創(chuàng)、無須大型設(shè)備、無實(shí)物采樣，尤其在高傳播性和高致死性的疾病中具有重大意義。

這項(xiàng)研究對于心肺音聽診的人工智能診斷系統(tǒng)提供了科學(xué)依據(jù)，并為臨床應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，特別對于具有高傳播性和致死性的疾病遠(yuǎn)程診斷和治療具有深遠(yuǎn)臨床意義。

編輯：陸興敏