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澳大利亚研究人员将人工智能与声学工程学的进步相结合，开发出了一种算法，可以帮助诊断常见的儿科呼吸道疾病，例如哮喘，呼吸道炎和。
科廷大学医学博士的主要作者保罗·波特(Paul Porter)及其同事在许多普通的临床环境中使用了录制的585个年龄在一个月至12岁之间的儿童咳嗽的声音。
通过将他们的算法与一组儿科医生的共识临床诊断的性能进行比较，研究人员发现他们的工具可以在97%的时间内正确诊断出哮喘，并以91%的正确率正确地排除了哮喘。
在其他五个条件下，自动化技术的准确性均较低，但敏感性或特异性均从未低于81%。
作者在6月6日在线发表于《呼吸研究》的研究报告中总结说：“他的技术在评估常见的儿童呼吸系统疾病方面起着高水平诊断辅助的作用。”
在讨论中，Porter及其团队补充说，他们的系统在缺乏临床专业知识的地方，包括在紧急情况下对儿科患者进行分流以进行可能的紧急治疗的地方，可以证明其作为诊断辅助的价值。
他们进一步指出，他们的算法可以与智能手机应用程序一起用作声音获取机制。
“使用这些设备的优势包括满足呼吸音记录所需的声学要求(带宽，噪声水平和传导灵敏度);甚至在发展中国家都是无处不在的设备;具有强大的计算能力，无需连接即可进行分析;进行非接触式评估，非常适合控制感染以及用于儿童或不合规的受试者;作者写道，并且可以在现实的临床环境中使用，其中背景噪声是一个因素。“这提供了一种多合一的数据采集，分析和决策装置。”
丁悦华