终检评审通过 创新训练 520计算机科学技术 医疗健康国家级

喉是人体重要的呼吸和发声器官，喉部疾病是一种常见的疾病，包括声带息肉、声带炎、喉炎等多种类型。喉部疾病可不同程度地影响呼吸和发声功能。喉源性呼吸困难常发生的比较突然或发展迅速，因而临床表现严重缺氧，常需抢救；慢性喉阻塞造成的长期缺氧可影响儿童发育和引起全身各系统的损害。据国家癌症中心统计的数据显示，2016 年我国喉癌发病率为1.12/10 万、死亡率为 0.61/10 万 。随着人口老龄化、空气污染以及吸烟率上升等因素的影响，我国喉部疾病的发病率正在逐年上升。 喉部疾病的早期诊断和治疗至关重要，但碍于临床检查的时空条件限制，很多患者难以在早期得到及时的诊断。另一方面喉部疾病的恢复周期较长，需要定期到医院进行复查，因此疾病的治疗过程需要花费大量的时间和医疗资源。目前没有其他高效的方式对于喉部疾病进行初期诊断和实时的恢复期监测。 随着信息技术的飞速发展，越来越多的医疗领域开始应用机器学习技术来辅助医生进行疾病的初筛和诊断。通过相关调研，我们发现嗓音学作为一门研究人类声音产生和传播的学科，与喉部疾病的诊断密切相关。国外 Ziauddin University 的 Sidra Abid Syed 教授团队已有相关研究论证了临床嗓音学与喉部疾病的关联关系，论文中参考了已开源的德国 Saarbruecken 语音病理数据集。基于以上研究，我们结合机器学习与临床嗓音学，开发了一套面向喉部疾病检测的智慧医疗系统——“闻音知病”，旨在降低喉部疾病早期检测的医疗成本，扩大喉部疾病的早期防治覆盖面，为患者提供更好的医疗服务。