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智音——基于深度学习的肺 病辅助诊断平台

作品介绍 | 竞赛组委会| 2021-06-25 20:13:12


1.作品描述

团队所开发的“智音--基于深度学习的肺病辅助诊断平台”是一款利用核心算法对肺音数据进行处理,进而对病人的肺部是否患病、患哪类疾病进行高效分析的智能诊断系统,同时具备远程医疗、病历管理、大数据分析等功能。 “智音”的肺部疾病诊断功能突破的空间的限制,能够使患者不需要亲自前往医院就能够得到最专业的肺音听诊。这不仅可以缓解偏远地区或行动不便的患者就医不便的问题,同时也能在一定程度上提高中小医院的诊断水平,而平台的远程会诊系统可以让病人在本地就能得到相应的治疗建议,大大减少了其花费的.就诊费用。 “智音”将患者病历融入系统,患者可以通过肺音听诊、互动问诊。医生则可以利用病历系统快速掌握用户身体情况及病情,并提供专业临床诊断信息及医疗建议,确保诊疗信息的准确性和及时性,大量缩短就医时间,让“智音”成为每个肺部疾病患者的“家庭医生”。

 

2.创意来源

近年来,国家十分重视医疗科技的发展,为提高人民身体素质,连续出台多 项政策,推动智能医疗领域科技创新,在政策的支持下,肺部疾病的检测和预防 毫无疑问的会承担起健康重托。 根据最新的统计数据显示,我国目前肺部疾病患者约有1.6亿人,肺部疾病占我国城镇居民疾病死亡率第3位,而在农村则占首位,40岁以上患病率约9.9%,也就是说,在40岁以上的人群中平均每10人中就约有1人患病。肺部疾病的危险性在于疾病进展比较隐秘,常常不易察觉,早期症状不明显,因此最大的问题是漏诊和误诊。肺部疾病患者出现气促、呼吸困难等症状时,已多属于中晚期,肺通气功能已损害了50%以上,5年内死亡率可以高达20%-30%。 同时,近年来,因大气污染而导致的雾霾等天气频发,PM2.5早已成为人们关注的焦点,二氧化硫、碳氧化物和可吸入颗粒物等空气中的有毒物质对肺部损伤极大,如果没有积极预防易诱发支气管、呼吸道及肺部疾病;随着人口老龄化加快,因年龄增大而导致的呼吸系统疾病如慢性阻塞性肺疾病、肺癌等疾病的患病率亦随之上升;同时,由季节性流感所引起的肺炎等疾病也高频发生。 我国人口的80%分布在县以下医疗卫生资源欠发达地区,而我国医疗卫生资源80%分布在大、中城市,医疗水平发展不平衡。肺部疾病的农村发病率要大于城市,到外地就诊的费用给病人增加了经济上的负担,人们往往选择不进行诊断,进而延误病情。例如:慢阻肺患者中只有6.5%曾经做过肺功能检查,而这个数字在农村和山区低于2.4%。 早期的肺部疾病建议多利用X光片,但是传统的X光诊断存在很大缺陷。研究显示,当两个医生对同一张X光片做诊断时,有意见分歧的时候达19%,更有甚者,当医生重新观察X光片时,改变看法的次数多达20%。统计显示,X光片的检验准确率约为85%,假阳性率约为4%,阴性率约为11%。在错误诊断原因方面,医生感性上的错误占60%左右,而剩下的40%则归因于训练不足的技术人员所拍的粗劣X光片上。 由此造成的最大问题是漏诊和误诊,拿慢肺阻举例,早期如果没有察觉,患者出现气促、呼吸困难等明显症状时,已多属于中晚期,肺通气功能已损害了50%以上,而中晚期慢阻肺发生感染后病情加重、呼吸衰竭的概率明显增加,5年内死亡率可以高达20%-30%。 肺部CT具有更高的密度分辨力,但CT扫描用的X射线要比普通X光强100倍。所以,做一次CT检查后遭到X线照射量比x光检查大得多,其剂量为普通x线的200倍,其对人体的危害也大得多。 肺部听诊也是诊断肺部疾病的有效手段之一,但由于肺音的频带范围与人耳的听觉范围有所差距,因此人耳听诊容易丢失低频部分的重要肺音信息;并且听诊效果同医生的从医经验、听觉状况以及外部环境干扰等有很大关联,对于某些肺部疾病的诊断可能存在漏诊和误诊的风险。 随着数字信号处理以及人工智能技术的不断进步,听诊器由传统的声学听诊器慢慢朝着电子听诊器方向发展,为解决以上问题提供了契机。使用人工智能技术对电子听诊器采集的肺音信号进行分析和识别,将肺音所包含的信息精准把握,既能够提高诊断精度,又可以提升诊断效率,对预防和治疗肺部疾病具有重要的研究意义。

 

3.运行环境

Windows xp及以上 java虚拟机 浏览器


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