“保持舒適體位、正常呼吸?！比A中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院門診，心內(nèi)科教授曾和松正在為患者進(jìn)行心肺音聽診常規(guī)檢查。

曾和松介紹，聽診檢查是醫(yī)生的必修課，操作簡單?，F(xiàn)今，新冠肺炎疫情全球暴發(fā)，由于傳播性強(qiáng)，新冠肺炎的快速鑒別和實(shí)時、遠(yuǎn)程診斷且無需大型設(shè)備診斷尤為重要。曾和松團(tuán)隊(duì)立即開展研究，致力于破解新冠肺炎心肺音聽診記錄智能診斷的難題。

目前，確診新冠肺炎的方法主要依賴于胸部CT和實(shí)驗(yàn)室檢查。曾和松表示，內(nèi)科疾病的檢查和診斷離不開聽診器。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”，而視觸叩聽診之一的聽診，是一項(xiàng)重要的診斷方法，操作簡單、無創(chuàng)、快速和實(shí)時，特別對于呼吸系統(tǒng)的疾病診治，聽診檢查非常重要。

為此，團(tuán)隊(duì)通過記錄新冠肺炎患者的心肺音，并對其進(jìn)行智能診斷的深度學(xué)習(xí)方法。該研究具有創(chuàng)新性和臨床轉(zhuǎn)化的重要意義，研究成果取得了突破，特別是針對新冠肺炎的實(shí)時診斷、病情觀察和及早干預(yù)。

2020年4月1日至4月5日新冠疫情期間，曾和松領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)成員朱紅玲、賴金勝對172例新冠肺炎確診病例進(jìn)行了多部位心肺聽診記錄，采集心肺音數(shù)據(jù)，并對所有心肺音聽診數(shù)據(jù)分類和診斷，同時將數(shù)據(jù)傳輸?shù)诫娔X端構(gòu)建數(shù)據(jù)庫。根據(jù)《新型冠狀病毒肺炎診療方案（試行第七版）》，將患者分為普通型，重型和危重型組；同時納入50位正常患者作為對照組。以本研究數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，合作方華中科技大學(xué)光學(xué)與電子信息學(xué)院教授王超和江漢大學(xué)物理與信息工程學(xué)院教授張建敏建立深度學(xué)習(xí)人工智能（AI)模型，并分析模型的準(zhǔn)確率、F1分?jǐn)?shù)、敏感性和特異性等多項(xiàng)指標(biāo)。

該智能模型對正?；颊吆托鹿诜窝桩惓７我暨M(jìn)行分類的準(zhǔn)確率達(dá)95%以上，并進(jìn)一步可將正常、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。

曾和松表示，實(shí)現(xiàn)心肺音數(shù)據(jù)快速、遠(yuǎn)程、無創(chuàng)、無需大型設(shè)備、無實(shí)物采樣，在新冠肺炎這類高傳播性、高致死性疾病中具有重大意義。該研究為心肺音聽診的人工智能診斷系統(tǒng)提供了科學(xué)依據(jù)，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)程診斷和治療具有臨床意義。目前，該研究的成果正在申請知識產(chǎn)權(quán)專利。



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