肺部疾病是最為廣泛傳播和危害我國人民生命健康的疾病之一，主要有肺炎、肺氣腫、間質(zhì)性肺疾病、慢性阻塞性肺疾病等。

不同的肺部疾病具有不同的治療和預(yù)后，因此其早期診斷極為關(guān)鍵。當(dāng)前主要依賴醫(yī)院成熟的醫(yī)療儀器實施肺部疾病被動診斷，而有望實現(xiàn)主動健康的可穿戴臨床診斷技術(shù)相對匱乏。

近日，東南大學(xué)劉宏教授和趙超副教授帶領(lǐng)研究團隊開發(fā)了一款集成人工智能算法的肺部疾病臨床診斷可穿戴器件。

圖1 可用于肺部疾病臨床診斷的可穿戴器件：（a）原理圖；（b）照片；（c）患者實際佩戴。

該工作通過可穿戴柔性電路設(shè)計和制備，實現(xiàn)臨床環(huán)境下肺音的高信噪比采集；通過對多名患有不同肺部疾病的患者進行肺音信號采集，并對信號進行預(yù)處理/特征提取/機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化，最終實現(xiàn)了95%以上的肺部疾病識別準確率。

圖2 （a）四種最優(yōu)算法模型的性能表現(xiàn)；（b）ETC模型的混淆矩陣（confusion matrix）結(jié)果

面向人民生命健康，該器件能為肺部疾病的早期診斷提供關(guān)鍵核心技術(shù)。該成果以“Wearable stethoscope for lung disease diagnosis”為題，發(fā)表在英國皇家化學(xué)會期刊Sensors & Diagnostics上。

論文鏈接：

https://doi.org/10.1039/D3SD00283G

審核編輯：劉清