新南威尔士大学悉尼分校的一个研究团队开发了一种基于人工智能的呼吸测试方法，用于诊断矽肺病。
这种快速且无创的方法利用质谱分析和人工智能技术，从呼吸样本中检测出肺部疾病，可在几分钟内提供结果。
根据该大学的介绍，矽肺病是由于吸入二氧化硅的小结晶颗粒而引起的，是澳大利亚的一个重要职业健康问题。
这项研究得到了iCare尘肺病委员会通过发现与创新基金的支持。研究涉及分析31名矽肺病患者和60名健康对照者的呼吸样本。
新技术声称能够“区分”受影响和未受影响的受试者。接受测试的人需要向一个袋子中呼气，然后将样本送入质谱仪进行分析，以识别其中存在的分子。
新南威尔士大学指出，从呼吸采样到分析的整个过程不到五分钟，这使其成为常规工人筛查的实用选择。
尽管这项测试显示出巨大的潜力，但在成为标准筛查工具之前，还需要在更大规模的群体中进行进一步验证。
仪器的小巧尺寸使其适合临床环境，未来的发展可能允许现场测试。
研究人员的目标是改进这项技术，并将其纳入筛查计划中，同时还要将其与其他肺部疾病区分开来。
二氧化硅暴露还可能导致其他疾病，包括肺纤维化和肺癌。
新南威尔士大学化学学院教授威廉·亚历山大·唐纳德表示：“在人的呼吸中，有成千上万种有机分子被呼出。我们的仪器可以生成一个人的呼吸轮廓，然后我们将其输入到一种非常擅长寻找模式的人工智能算法中。在这种情况下，它正在寻找早期矽肺病患者呼吸中有机化合物存在的模式。我们通过这种简单、无创的呼吸测试获得了超过90%的准确率。”
(全文结束)
声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场，全文内容涉及AI跨语种自动翻译。如有侵权请联系我们删除。