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利用新适配的人工智能,研究人员已经开发出一 利用新适配的人工智能,研究人员已经开发出一

发布日期:2019-01-12 字号:[ ]


  

研究意义

“IBS是一种非常常见的疾病,众所周知难以诊断。我们希望找到一种方法来倾听肠道的隆隆声和抱怨,以识别慢性肠道疾病的特征,如IBS,”Barry Marshall,AC,FRACP说。 ,FAA,FRS,MBBS,诺贝尔奖获得者,西澳大利亚大学马歇尔中心主任,以及该研究的首席研究员。“我们使用最初创建的声学传感技术来跟踪白蚁的咀嚼声,看看我们是否能够发现人体肠道的问题。”

马歇尔与合作者J. Robin Warren一起获得了2005年诺贝尔生理学或医学奖,意外发现了幽门腾讯分分彩网站螺杆菌及其在胃炎和消化性溃疡病中的作用。极速分分彩开户

IBS是一种常见且常常疼痛的疾病,会引起腹胀,腹泻和便秘。据估计,这将影响全球10%以上的人口。然而,IBS可能难以诊断并且经常需要患者进行结肠镜检查。许多IBS患者未被诊断,因此未经治疗。

学习规划

在这项初步研究中,研究人员开发了一种基本原型带,它使用机器学习技术来识别从腹部收集的声音的复杂特征和模式。他们招募了现有临床诊断为IBS或健康消化系统的研究参与者。参与者佩戴腰带并在禁食后记录他们的肠鸣音两小时,然后在标准化膳食后记录40分钟。研究结果

初步结果表明,皮带的声学指数输出可以高精度地预测IBS,使研究人员能够有效地区分两组。来自前31名IBS和37名健康参与者的记录用于构建IBS声学指数模型。该数据集使用了一种称为“留一交叉验证”的统计方法,对IBS诊断产生了90%的灵敏度和92%的特异性。使用接下来的15名IBS和15名健康受试者进行的独立测试显示,对于IBS诊断,敏感性为87%,特异性为87%。

“这项研究使我们能够获得概念证明。一旦我们进一步开发腰带并对更多患者进行测试,该工具将用于初级保健机构以诊断IBS,”副主任Josephine Muir博士说。西澳大利亚大学马歇尔中心研究员,该研究的另一位研究员。“希望这项新技术可以提供一种侵入性较小的方法来诊断这种疼痛,有时甚至是使人衰弱的病症。”








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