哥本哈根展示四种AI工具，或改变结核病检测与监测 ^{CEFR B2}

在11月18日至21日于哥本哈根召开的Union World Conference on Lung Health上，研究人员展示了四种新兴的人工智能工具，旨在改善结核病（TB）的筛查、监测与早期干预。世界卫生组织的数据表明，结核病在2024年仍造成约125万死亡，因此更快、更便宜且可携带的检测技术对弱势群体具有重要意义。

第一项来自中国南方科技大学和深圳市第三人民医院的呼吸分析系统，使用AveloMask采集呼气样本并通过机器学习分析呼出气体中的化学变化，用以追踪治疗反应。Liang Fu表示，该无创方法有助于早期发现病情好转，可能促成疗程缩短、提高依从性并降低成本。第二项是由印度多家机构与Salcit Technologies开发的Swaasa咳嗽分析平台，通过智能手机录音、分析超过350名咳嗽参与者的声音，AI在识别潜在结核时达94%的正确率，在预测呼吸系统疾病风险时为87%。

第三项由Wadhwani Institute for AI展示的脆弱性映射，将超过20个开源数据集与匿名化的Ni-kshay监测数据结合，旨在指导印度国家结核病消除计划以主动寻找病例。全国测试显示，该系统在识别最有可能有未被发现结核的前20%村庄时，准确率为71%；该研究正接受同行评审。第四项来自孟买的Qure.ai，其qXR胸片AI是首个获得欧洲监管批准、覆盖出生至15岁儿童的胸片AI工具，有助于早期发现结核并优先安排护理。

• 专家指出AI的潜力很大，但也存在局限。
• Guy Marks提醒真正的挑战是让这些创新到达最需要的人和医疗系统。
• Ketho Angami敦促进行严格测试、建立强大数据集，并培训工作人员解读AI输出。

这些工具在实现更易获得和更个性化的结核护理方面显示出希望，但部分结果仍在同行评审中，在大规模使用前还需更广泛的验证和实施。本稿由SciDev.Net的全球编辑部制作。