一个的基于人工智能的新应用, 类似Siri和Alexa的虚拟助理的音频分析工具, 很快就会帮助医生诊断儿童的呼吸道疾病。
通过孩子咳嗽中微弱的声音, 做出准确的诊断很困难, 即使是有丰富经验的医生, 也需要通过各种临床测试来帮助诊断。
最初不准确的诊断，会导致对儿童的护理和治疗效果较差, 不必要的抗生素处方,导致了全球范围的耐药问题。
柯廷大学和昆士兰大学共同开发的新的自动化分析应用提供了可能的解决方案。
研究人员机器学习算法对人工智能进行了识别咳嗽的特征训练,对应五种不同呼吸道疾病的特征, 哮喘、肺炎、哮吼、细支气管炎和下呼吸道疾病。
该应用程序完全依靠音频数据， 与一组专业儿科医生会诊的结果进行比较。会诊医生使用病理报告, 医院图表, 成像结果, 和一切所有可用的临床调查测试。
在585名年龄在29天至12岁之间的儿童进行诊断后, 应用得出结果与比专家会诊还略胜一筹。
哮喘是最容易诊断的, 人工智能应用准确率为97% ，专家会诊准确率为 91%, 其次是肺炎 (人工智能87%, 专家会诊85%); 下呼吸道疾病 (人工智能83%, 专家会诊82%); 哮吼 (人工智能85, 专家会诊82%); 细支气管炎 (人工智能84%,专家会诊81%)。
研究报告的作者保罗·波特博士说: "该应用不依赖临床调查, 所以培训程度较低和专业知识较少的医疗服务者也可以使用。
"我们建议尽可能将该应用与临床医生诊断结合在一起, 最大限度地提高临床诊断的准确性。”
在没有其他临床测试的情况下, 这个应用可以部署于远程健康服务, 一些微弱的声音可能不容易传递到医生的耳朵。
时间是另一个因素--在远程药物配送方面, 成像和其他测试的较长周期会延误治疗。通过应用程序进行准确诊断意味着更快、更有效的治疗。
"即使是有经验的医生, 也很难区分儿童的呼吸道疾病。这项研究展示了如何将新技术、数学概念、机器学习和临床医学成功地结合起来, 利用多个学科的专业知识, 产生全新的诊断测试。
该项目的研究资金由 ASX上市公司 ResApp Healthy 提供给大学科研人员, 回报是昆士兰大学授权该公司商业化自动分析仪。
https://www.itnews.com.au/news/v ... or-pneumonia-526262
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很好奇用于对比的音频数据库怎么来的？
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厉害
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厉害
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投资版多少人被这个公司骗了钱。
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我觉得这是有可能的。
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公司大概率不赚钱， 但是这个产品倒是可以造福千万儿童。
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先进
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成功率取决于麦克风质量，这公司居然要靠软文骗钱了。
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牛啊
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放个p就能根据波谱分析出来晚餐是胡萝卜还是香蕉芒果？
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那得看气味吧 声音我觉得区别不大
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会不会误诊呀？
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真香
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现在的AI很厉害的！
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特别神奇的东西一般都是忽悠
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