耳鼻咽喉科睡眠呼吸障碍智能诊断案例获评广州市人工智能应用场景典型案例

       为瞄准未来科技和产业发展制高点，围绕广州“造车健城”4条优势赛道，8月8日，广州市科技局经过公开征集和组织专家评审，在人工智能产业链创新发展发布会上公布了100个广州市人工智能领域应用场景典型案例，这些典型案例覆盖健康医疗、智能系统、智能制造、智慧城市、智慧农业、智能交通、智能驾驶7个领域。其中，中山大学附属第一医院耳鼻咽喉科的《基于穿戴式监测设备的阻塞性睡眠呼吸暂停智能诊断系统》案例入选其中。

       阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）可致全身性损害甚至猝死，我国患病人数约1.76亿，临床早诊需求庞大而缺乏强有力手段。因此，开发便捷、高效和精准的智能诊断方法是改善OSA诊疗现状的关键。

       中山一院耳鼻咽喉科在成功构建OSA临床科研一体化大数据平台的基础上，积极组建“医工研产”深度融合的OSA专病科研团队，自2019年与华南师范大学计算机学院、深圳技术大学大数据与互联网学院合作以来，不断探索睡眠大数据与人工智能（AI）辅助诊疗技术，成功开发适用于可穿戴设备的OSA智能诊断系统，经临床验证其水平与睡眠专业技术人员相当，有望为大规模人群开展便捷、高效和精准的OSA筛查诊断提供新的策略。

       目前，团队研究工作主要集中在利用深度学习自动检测睡眠呼吸事件和判读睡眠分期上，包括基于单/多模态数据构建单/多任务学习模型等。其中，基于鼻压气流构建多分辨率残差网络辅助诊断OSA，准确率和灵敏度均高达90%以上；基于单导联心电信号构建多尺度融合网络检测OSA，性能优于同类型算法；相关成果已发表高水平论文3篇、单篇最高影响因子8.139，中华系列论文1篇和国际会议论文2篇，申请发明专利1项，获得软件著作权1项。

医疗级可穿戴睡眠监测设备

OSA智能诊断系统工作流程图

        接下来，耳鼻咽喉科将继续聚焦真实世界中深度学习辅助诊断OSA的挑战性问题，同时加速建设多学科、多中心的高质量和高价值OSA专病数据库，为开创数字化时代下的OSA智能化筛查、诊疗和管理体系奠定坚实的数据和技术基础。

（来源：耳鼻咽喉科）