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日前，广州医科大学钟南山院士、深圳市第三人民医院（南方科技大学第二附属医院）卢洪洲教授团队与南方科技大学“无线健康感知课题组”王文锦副教授团队共同合作研究，首次在《Military Medical Research》期刊（中科院一区，TOP，影响因子21.1）上发表综述性论文“Deep learning-based lung sound analysis for intelligent stethoscope”（基于深度学习的肺音分析技术实现智能听诊器）。

自新冠病毒COVID-19暴发以来，肺部疾病诊断已成为全球医学界的研究焦点。与其他诊断方法相比，听诊贯穿整个肺部疾病诊断和预后评估全过程，可用于后疫情长新冠时代的肺部健康管理，具有重大医疗价值。然而，传统的听诊器过于依赖医护人员的主动判断，费时费力且易造成误诊漏诊。基于深度学习的人工智能技术结合无线听诊器有望实现听诊过程的智能化，通过提供定量的、客观的肺音分析完成肺部疾病的自动检测，助力肺部疾病的早期筛查、预后跟踪管理等。

本文重点回顾了基于深度学习的肺音分析技术，系统性地总结了实现无线听诊器智能化的重要步骤，包括肺音声学特性及病理表征、临床任务、预处理算法、深度学习模型，以及该领域的发展现状及其未来趋势，为实现智能听诊器的前沿创新和临床转化提供了重要的参考依据。本文同时强调了智能听诊器可作为现代医疗物联网的重要组成部分，结合视频非接触生命监测技术实现“5G音视频远程智慧医疗”的临床可行性：通过同步监测患者体内生理音-体外生理语义信息，实现疾病诊断和健康管理的全流程智能一体化，赋能物联网5G远程医疗和线上问诊，将极大改善偏远地区的医疗水平。为促进这一研究，本文面向全球首次提供了智能肺音诊断的开源深度学习算法框架，旨在推动该领域技术路线及研究方法的标准化，加速智能无线听诊器的临床转化和普及应用。

钟南山院士、卢洪洲教授、王文锦副教授为本文并列通讯作者；南方科技大学的博士研究生黄东敏为本文第一作者。

论文地址：https://mmrjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40779-023-00479-3

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