1.作品描述
团队所开发的“智音--基于深度学习的肺病辅助诊断平台”是一款利用核心算法对肺音数据进行处理，进而对病人的肺部是否患病、患哪类疾病进行高效分析的智能诊断系统，同时具备远程医疗、病历管理、大数据分析等功能。 “智音”的肺部疾病诊断功能突破的空间的限制，能够使患者不需要亲自前往医院就能够得到最专业的肺音听诊。这不仅可以缓解偏远地区或行动不便的患者就医不便的问题，同时也能在一定程度上提高中小医院的诊断水平，而平台的远程会诊系统可以让病人在本地就能得到相应的治疗建议,大大减少了其花费的.就诊费用。 “智音”将患者病历融入系统，患者可以通过肺音听诊、互动问诊。医生则可以利用病历系统快速掌握用户身体情况及病情,并提供专业临床诊断信息及医疗建议，确保诊疗信息的准确性和及时性，大量缩短就医时间，让“智音”成为每个肺部疾病患者的“家庭医生”。
2.创意来源
近年来，国家十分重视医疗科技的发展，为提高人民身体素质，连续出台多 项政策，推动智能医疗领域科技创新，在政策的支持下，肺部疾病的检测和预防 毫无疑问的会承担起健康重托。 根据最新的统计数据显示，我国目前肺部疾病患者约有1.6亿人，肺部疾病占我国城镇居民疾病死亡率第3位，而在农村则占首位，40岁以上患病率约9.9%，也就是说，在40岁以上的人群中平均每10人中就约有1人患病。肺部疾病的危险性在于疾病进展比较隐秘，常常不易察觉，早期症状不明显，因此最大的问题是漏诊和误诊。肺部疾病患者出现气促、呼吸困难等症状时，已多属于中晚期，肺通气功能已损害了50%以上，5年内死亡率可以高达20%-30%。 同时，近年来，因大气污染而导致的雾霾等天气频发，PM2.5早已成为人们关注的焦点，二氧化硫、碳氧化物和可吸入颗粒物等空气中的有毒物质对肺部损伤极大，如果没有积极预防易诱发支气管、呼吸道及肺部疾病;随着人口老龄化加快，因年龄增大而导致的呼吸系统疾病如慢性阻塞性肺疾病、肺癌等疾病的患病率亦随之上升;同时，由季节性流感所引起的肺炎等疾病也高频发生。 我国人口的80%分布在县以下医疗卫生资源欠发达地区，而我国医疗卫生资源80%分布在大、中城市，医疗水平发展不平衡。肺部疾病的农村发病率要大于城市,到外地就诊的费用给病人增加了经济上的负担,人们往往选择不进行诊断,进而延误病情。例如:慢阻肺患者中只有6.5%曾经做过肺功能检查，而这个数字在农村和山区低于2.4%。 早期的肺部疾病建议多利用X光片，但是传统的X光诊断存在很大缺陷。研究显示，当两个医生对同一张X光片做诊断时，有意见分歧的时候达19%，更有甚者，当医生重新观察X光片时，改变看法的次数多达20%。统计显示，X光片的检验准确率约为85%，假阳性率约为4%，阴性率约为11%。在错误诊断原因方面，医生感性上的错误占60%左右，而剩下的40%则归因于训练不足的技术人员所拍的粗劣X光片上。 由此造成的最大问题是漏诊和误诊，拿慢肺阻举例，早期如果没有察觉，患者出现气促、呼吸困难等明显症状时，已多属于中晚期，肺通气功能已损害了50%以上，而中晚期慢阻肺发生感染后病情加重、呼吸衰竭的概率明显增加，5年内死亡率可以高达20%-30%。 肺部CT具有更高的密度分辨力，但CT扫描用的X射线要比普通X光强100倍。所以，做一次CT检查后遭到X线照射量比x光检查大得多，其剂量为普通x线的200倍,其对人体的危害也大得多。 肺部听诊也是诊断肺部疾病的有效手段之一，但由于肺音的频带范围与人耳的听觉范围有所差距，因此人耳听诊容易丢失低频部分的重要肺音信息;并且听诊效果同医生的从医经验、听觉状况以及外部环境干扰等有很大关联,对于某些肺部疾病的诊断可能存在漏诊和误诊的风险。 随着数字信号处理以及人工智能技术的不断进步,听诊器由传统的声学听诊器慢慢朝着电子听诊器方向发展，为解决以上问题提供了契机。使用人工智能技术对电子听诊器采集的肺音信号进行分析和识别，将肺音所包含的信息精准把握，既能够提高诊断精度，又可以提升诊断效率，对预防和治疗肺部疾病具有重要的研究意义。
3.运行环境
Windows xp及以上 java虚拟机 浏览器
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