据近日发表在开放获取期刊《呼吸研究》上的一项研究发现,科学家结合了机器学习与临床医学,使得内嵌在一个智能手机应用(APP)中的自动分析技术,能以高准确率诊断呼吸系统疾病,而这对于人类医生来说也非易事。
澳大利亚科廷大学和昆士兰大学的研究人员此次展示的智能手机APP,诊断哮喘、哮吼、肺炎、下呼吸道疾病和支气管炎的准确率很高(81%—97%)。为了开发这款APP,科学家使用与语音识别类似的技术,训练其识别5种不同呼吸系统疾病的典型咳嗽特点。随后,他们用APP给在西澳大利亚两家医院就医的585个孩子的咳嗽声进行了分类,这些孩子的年龄介于29天—12岁之间。准确度的评估是通过比较APP给出的诊断和医院的诊断,医院的诊断都是由一个儿科医生小组在看过影像结果、实验室结果、医院记录以及用所有可用的临床探查手段之后得到的。
研究人员表示,想要明确诊断儿童所患的呼吸系统疾病到底是哪一种,即便对于有经验的医生而言也并非易事。这项研究展示了新技术、数学概念、机器学习和临床医学可以被成功结合在一起,产生一种综合多领域知识的全新诊断性检测。
目前,该APP可以在不需要医生亲自问诊的情况下给出诊断,解决了现有远程医疗咨询的一个主要限制因素,可用于提供远程医疗服务,也可以供不同水平的健康服务提供者使用。而一旦不依赖医生进行临床检查,就可以更早开始有针对性的治疗。但研究团队仍然建议,尽可能在使用这一APP的同时咨询临床医生,以使诊断准确性最大化。(记者张梦然)
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咳嗽多久了?有痰吗?痰是什么颜色?得了呼吸系统病去到医院,免不了要被医生仔细询问一番。然而现在,一款手机应用告诉你——别急,先咳两下。将语音识别技术用到医疗辅助诊断领域,乍听觉得脑洞大开,仔细一琢磨又确实有趣。不同的疾病有不同的咳法,只是人类医生没有办法存储下那么多“咳嗽模式”再一一分类,但这恰好是机器的专长。现在,研究人员已将技术内嵌进了手机APP,把实验模型变成了可用的产品,也是很大的进步。
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