[美国]华盛顿，7月3日:来自阿姆斯特丹的欧洲泌尿学协会的一组研究人员的一项新研究发现，一台人工智能算法机器经过训练，可以在患者排尿时倾听他们的声音，还能识别异常的尿流。他们表示，这可能是一种有用的和经济有效的手段，监测和管理泌尿科患者的家庭。
深度学习工具Audioflow的性能几乎与诊所使用的专业机器一样好，在评估尿流方面取得了与泌尿科住院医生相似的结果。目前的研究重点是在隔音环境下尿液发出的声音，但其目标是开发一款应用程序，让患者可以在家里监测自己的情况。
下尿路症状，与膀胱和尿道的工作有关的问题很常见，影响约60%的男性和57%的女性。
尿流测量是评估患者症状的重要工具，但患者在门诊就诊时必须将尿液倒入机器中。他们被要求在一个与尿流计相连的漏斗中排尿，该漏斗记录了尿流的信息。在COVID-19大流行期间，前往诊所的机会受到限制，即使是患者可以去的地方，由于使用一台机器需要排队，检测可能需要很长时间。
新加坡总医院的李汉杰博士及其同事与工程部的同事合作开发了一种算法，并在2017年12月至2019年7月期间招募了534名男性参与者进行培训和验证。参与者在隔音的房间里使用普通的尿流测量仪，并用智能手机记录他们的排尿情况。
通过220条记录，人工智能学会了估计流速、体积和时间，从而可以表明何时有梗阻或膀胱是否工作良好。它被训练来倾听和分析男性的尿流，这与女性不同，需要一个单独的样本来学习分析女性的尿流。
研究人员将结果与传统的尿流测量仪和六名泌尿科住院医生进行了比较，他们分别对数据集进行了评分。在80%以上的记录中，人工智能与常规尿流测量法一致，与泌尿科专家和外部住院医生识别异常尿流相比，人工智能的一致性达到84%。
李博士说:“在许多领域使用机器学习都是一种趋势，因为临床医生没有太多的时间。与此同时，特别是自从大流行以来，人们开始转向远程医疗和减少以医院为基础的护理。我们很想开发一种方法来监测患者在两次就诊之间的情况。”
“我们的人工智能可以超过一些非专业人士，接近高级顾问，”他继续说。“但真正的好处是，每次你去厕所时，都有一个相当于顾问的人陪着你。我们现在正在努力使算法能够在正常的家庭环境中有背景噪音时工作，这将为患者带来真正的不同。”
Audioflow现在将作为一款智能手机应用程序由初级保健医生推出，这样它就可以在现实世界中进行测试，并在不同的噪音环境中从不同的数据集学习。
弗莱堡大学医院的泌尿学教授、泌尿外科学会第22届科学大会委员会成员克里斯蒂安·格拉茨克说:“让患者能够在家里测量尿流对他们来说更舒适，并减少了在诊所等待的时间。这是一项执行良好、有大量患者参与的研究，代表了开发一种可以在家使用的便携应用程序的前景。我期待看到现实世界的结果。”
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