據近日發(fā)表在開放獲取期刊《呼吸研究》上的一項研究發(fā)現,科學家結合了機器學習與臨床醫(yī)學,使得內嵌在一個智能手機應用(APP)中的自動分析技術,能以高準確率診斷呼吸系統(tǒng)疾病,而這對于人類醫(yī)生來說也非易事。
澳大利亞科廷大學和昆士蘭大學的研究人員此次展示的智能手機APP,診斷哮喘、哮吼、肺炎、下呼吸道疾病和支氣管炎的準確率很高(81%—97%)。為了開發(fā)這款APP,科學家使用與語音識別類似的技術,訓練其識別5種不同呼吸系統(tǒng)疾病的典型咳嗽特點。隨后,他們用APP給在西澳大利亞兩家醫(yī)院就醫(yī)的585個孩子的咳嗽聲進行了分類,這些孩子的年齡介于29天—12歲之間。準確度的評估是通過比較APP給出的診斷和醫(yī)院的診斷,醫(yī)院的診斷都是由一個兒科醫(yī)生小組在看過影像結果、實驗室結果、醫(yī)院記錄以及用所有可用的臨床探查手段之后得到的。
研究人員表示,想要明確診斷兒童所患的呼吸系統(tǒng)疾病到底是哪一種,即便對于有經驗的醫(yī)生而言也并非易事。這項研究展示了新技術、數學概念、機器學習和臨床醫(yī)學可以被成功結合在一起,產生一種綜合多領域知識的全新診斷性檢測。
目前,該APP可以在不需要醫(yī)生親自問診的情況下給出診斷,解決了現有遠程醫(yī)療咨詢的一個主要限制因素,可用于提供遠程醫(yī)療服務,也可以供不同水平的健康服務提供者使用。而一旦不依賴醫(yī)生進行臨床檢查,就可以更早開始有針對性的治療。但研究團隊仍然建議,盡可能在使用這一APP的同時咨詢臨床醫(yī)生,以使診斷準確性化。
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