日前，华中科技大学同济医学院附属同济医院心内科曾和松教授团队“基于心肺听诊的新冠肺炎人工智能分级诊断研究”取得重大突破，对于新冠肺炎的实时诊断、病情观察、及早干预有重大意义。目前，这项研究正在申请专利。
疫情期间，曾和松教授（右一）为新冠肺炎患者做治疗。医院供图
研究想法始于疫情初期
曾和松教授表示，早在疫情初期，就有了基于心肺听诊研究新冠肺炎的想法。
他介绍，新冠肺www.58yuanyou.com炎属于内科疾病//www.58yuanyou.com的范畴，目前主要依赖于胸部CT和实验室检查确诊。内科疾病的检原由网查和诊断，离不开听诊器。特别是呼吸系统的疾病诊治，听诊检查非常重要，而且操作简单、无创、快速和实时。
2020年4月，曾和松教授课题组开始设原由网计并开展研究——通过记录新冠肺炎患者的心肺音并对其进行智能诊断的深度学习方法。
新冠肺炎可以被“听见”
曾和松教授领导团队对在同济医院住院治疗的172例新冠肺炎确诊病例进行了多部位心肺听诊记录，“我们主要是借助听诊器，听诊后，将心肺音数据传输到电脑端构建数据库，可以说是通过简单的工具达到实时诊断的效果。”曾和松告诉记者。
疫情期间，医生为新冠肺炎患者进行听诊检查。医院供图
数据库构建后，曾和松教授团队再联合华中科技大学光学与电子信息学院王超教授和江汉大学物理与信息工程学院张建敏教授，建立深度学习人工智能模型。
通过这种模型诊断，发现该智能模型对正常患者和新冠肺炎异常肺音进行分类的准确率达到95%以上。此外，该人工智能模型还可将正常、普通型、重型和危重型患者进行分级诊断，准确率达95%以上。
可对远程诊断进行辅助 辅助
曾和松举例，如果异地的医生想要通过这种方法为患者诊断，可在当地听诊后，再通过网络，在人工智能模型系统里比对听诊音，由此判断患者病情。
这项研究是否适用于无症状患者？曾教授研究团队表示，要取决于采集数据量的多少。
此项研究目前正在申请知识产权专利。曾和松教授相信，心肺音数据采集，非专业人士即可操作，尤其在如新冠肺炎高传播性和高致死性的疾病中具有重大原由网意义。
来源：长江日报
