AI听声识病

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基本信息

案例ID：229890

技术顾问：Wealth - 10年经验 - 华为技术有限公司

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项目名称：AI听声识病

所属行业：人工智能 - 智能硬件

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案例介绍

基于人工智能技术的医疗创新项目，其特色在于通过智能语音识别和分析技术，即对呼吸声进行mfcc特征提取，建立LSTM模型，对患者的呼吸音进行预测和诊断，最终在网页端实现AI可视化。这让医疗工作者可以通过本系统实现对呼吸系统疾病的辅助诊断，大大提高了医生的诊断效率和准确性。
近年来，人工智能在对于语音识别的方面取得重大成就，对语音的准确识别有利于医生对病情的判断。语音识别一般是利用卷积神经网络对数据进行分类，基于权威人士提供的带有标注的数据，通过神经网络训练，捕捉其中的相同之处，调整网络参数，最终实现分类的功能。
呼吸系统疾病主要是通过肺功能检测、胸部X线片以及肺部CT等方式来检查，这无论对病人还是医生都耗费了大量的时间。如果检查前用AI语音识别利用患者的呼吸声音识别出呼吸系统疾病的类型，然后让医生进行针对性的检查，这无疑大大减少了医生诊断病人的时间，提高工作效率。
所以我们希望通过深度学习，综合来判断病人患病的情况。我们将数据集使用Attention－LSTM模型进行训练，对相应的呼吸系统疾病进行识别，使用Attention－LSTM模型对数据进行分类，结合模型的预测结果使得医生可以综合判断病人的病情。
但目前的研究还都依赖于对回顾性数据的分析，尚没有前瞻性地应用于临床，其准确率有待进一步验证，同时，在医学领域，具有准确专家标注的数据集较为缺少且价格昂贵，这是我们进行深度神经网络学习的一个较大阻碍。但不可否认，人工智能在医学上存在巨大的潜力。