近日，由廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院國家呼吸中心鄭勁平教授等呼吸病學(xué)專家團隊與華為云EI創(chuàng)新孵化Lab團隊，共同開展的若干個慢性呼吸系統(tǒng)疾�。ê喎Q呼吸慢�。┡R床實踐成果先后被RESPIRATION、BMC Pulmonary Medicine、Frontiers in Physiology等國際領(lǐng)先醫(yī)學(xué)期刊接收與發(fā)表。這些研究成果及工程應(yīng)用對于改善基層肺功能的應(yīng)用具有重大意義。

呼吸慢病篩查與診療任重道遠(yuǎn)，最大挑戰(zhàn)在基層

根據(jù)一項發(fā)表在國際權(quán)威雜志《柳葉刀》的調(diào)研報告，我國慢性阻塞性肺疾�。ê喎Q慢阻肺）患者已經(jīng)接近1億人，40歲以上人群患病率達13．7％，成為中國范圍內(nèi)僅次于高血壓、糖尿病的第三大常見慢性病。而哮喘病患者的數(shù)量也逐年攀升，最新的研究數(shù)據(jù)顯示，我國的哮喘患者近6000萬。僅此兩項，我國約每10人中就有1人深受呼吸慢病的困擾。

為改善廣大人民群眾的健康狀況，國家陸續(xù)出臺了呼吸慢病防控相關(guān)衛(wèi)生政策，以推動呼吸慢病的篩查和早診早治。肺功能檢查是呼吸慢病最重要、最常用、最適宜的檢查技術(shù)之一，但各級醫(yī)院對肺功能檢查應(yīng)用及質(zhì)量保證能力參差不齊，在基層醫(yī)院問題尤為突出：

對呼吸系統(tǒng)疾病的肺功能檢查的認(rèn)知及開展不足

肺功能檢查結(jié)果判讀能力薄弱，影響疾病的篩查、診療及預(yù)后評估

各地自發(fā)小規(guī)模開展研究，不同區(qū)域及不同醫(yī)療機構(gòu)間研究信息標(biāo)準(zhǔn)不一

缺乏信息數(shù)據(jù)共享平臺，信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重

臨床數(shù)據(jù)資源缺乏有效的規(guī)范化管理，無法進行大數(shù)據(jù)深層分析

由此可見，提升基層呼吸慢病篩查管理能力是落實國家政策的重中之重。

華為云攜手伙伴，提升基層醫(yī)院對肺功能檢查的診療能力

2021年，華為云與廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院國家呼吸醫(yī)學(xué)中心（以下簡稱廣醫(yī)一院國家呼吸中心）、北京易優(yōu)聯(lián)科技有限公司（以下簡稱易優(yōu)聯(lián)）、賽克醫(yī)療器械有限公司（以下簡稱賽克）聯(lián)合開發(fā)了肺功能大數(shù)據(jù)和AI輔助系統(tǒng)，并在廣東省會城市中的多個重點社區(qū)醫(yī)院開展了試點工作。

基于該系統(tǒng)，基層醫(yī)療機構(gòu)工作人員能夠基于預(yù)置醫(yī)療算法、規(guī)則引擎與AI模型，實時完成肺功能檢查的質(zhì)量控制和結(jié)果判讀，提升肺功能檢查質(zhì)量水平和判讀準(zhǔn)確性。同時提升肺功能報告的電子化程度、標(biāo)準(zhǔn)化程度。

國家呼吸醫(yī)學(xué)中心副主任、呼吸疾病國家重點實驗室副主任、國家呼吸系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心副主任、廣州呼吸健康研究院副院長鄭勁平表示：“華為云通過沉淀專家經(jīng)驗，結(jié)合大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)，快速、準(zhǔn)確地推動肺功能檢查的分析判斷，及時發(fā)現(xiàn)和糾正問題，特別適宜于在基層推廣，對于改善基層肺功能的應(yīng)用具有重大意義�！�

華為云與合作伙伴聯(lián)合開發(fā)的肺功能大數(shù)據(jù)和AI輔助系統(tǒng)幫助細(xì)化了72項肺功能檢測指標(biāo)，包括質(zhì)控模塊（FEV1可接受性／評級，F(xiàn)VC可接受性／評級等）、常規(guī)類型判讀模塊（China2017、GLI2012等）、特殊類型判讀模塊（小平臺、鋸齒波、蝴蝶型、上平臺、下平臺、混合型等）等。根據(jù)大規(guī)模測試結(jié)果所示，該AI輔助系統(tǒng)助力呼吸慢病檢測的質(zhì)控精度和判別精度穩(wěn)步提升，最高由50％提升至90％，高于90家醫(yī)院被調(diào)研醫(yī)生的平均水平（39％－81％，分別對應(yīng)基層－三甲醫(yī)院），診療能力得到顯著提升。

人工智能技術(shù)賦能呼吸慢病管理平臺，助力質(zhì)控精度和判別精度穩(wěn)步提升

肺功能檢查的開展須嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)操作流程及步驟。但目前醫(yī)院普遍缺乏及時、有效且可視化的技術(shù)指引。通過人工智能技術(shù)深度解析肺功能檢查設(shè)備中所記錄的患者的通氣數(shù)據(jù)，可精準(zhǔn)輔助質(zhì)量控制和臨床診斷。

華為云與廣醫(yī)一院國家呼吸中心等合作伙伴聯(lián)合開發(fā)的肺功能大數(shù)據(jù)和AI輔助系統(tǒng)在學(xué)習(xí)了大量正常人及呼吸疾病患者的通氣數(shù)據(jù)后，具備判斷通氣質(zhì)量的能力，能夠輔助醫(yī)學(xué)專家初步判斷肺功能評級，提升呼吸慢病的診斷效率。

在對篩選出的異常樣本進行歸類、學(xué)習(xí)與分析后，肺功能大數(shù)據(jù)和AI輔助系統(tǒng)實現(xiàn)了對呼吸慢病異常信號的檢測與診斷。目前支持“小平臺型”“鋸齒波型”“蝴蝶型”等十余種異常信號的檢測，對阻塞性睡眠呼吸暫停、上呼吸道梗阻和單側(cè)主干支氣管梗阻等疾病的診斷有重大意義。

肺功能檢查FV曲線、VT曲線以及醫(yī)生診斷結(jié)論

肺功能大數(shù)據(jù)和AI輔助系統(tǒng)部署在華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺和華為云醫(yī)學(xué)影像分析平臺上，并已集成易優(yōu)聯(lián)、賽克等多家設(shè)備廠商的能力�；�于華為云提供的預(yù)置醫(yī)療算法、規(guī)則引擎與AI模型，基層醫(yī)護人員能夠?qū)⒒颊呔驮\情況轉(zhuǎn)化為一系列參數(shù)與信號，將AI知識與專家經(jīng)驗相結(jié)合，實現(xiàn)呼吸慢病篩查、干預(yù)、診斷、治療等服務(wù)。

截至目前，上述臨床實踐成果已由廣醫(yī)一院國家呼吸中心鄭勁平教授等呼吸病學(xué)專家隊伍與華為云EI創(chuàng)新孵化Lab團隊共同發(fā)布在多篇學(xué)術(shù)論文上，是人工智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的最新研究成果，也是利用人工智能技術(shù)診斷呼吸慢病的重磅科研成果。

呼吸慢病管理平臺的建設(shè)將惠及呼吸慢病患者，對全社會有著積極的意義。未來，華為云希望攜手更多合作伙伴，培養(yǎng)示范標(biāo)桿，將肺功能大數(shù)據(jù)和AI輔助系統(tǒng)逐步復(fù)制推廣到全國各地，讓呼吸慢病患者得到更好的治療與康復(fù)。