聽聽腸道的聲音，聲波感應技術協助腸易激綜合征的診斷

2018 年 6 月 5 日，2018 年「消化疾病周（Digestive Disease Week，DDW）」的一項研究表明，人工智能研究人員開發了一種聲學帶，通過傾聽病人腸道內的聲音，為診斷腸易激綜合征提供了一種新的方法。

聚焦 DDW 2018，點此進入專題頁面

研究意義

「IBS 是一種極其常見的疾病，眾所周知，很難診斷。我們想找到一種方法來傾聽腸道的『嘮叨』和『抱怨』，來識別如 IBS 的慢性腸道疾病的特征模式。」 Barry Marshall, 獲有澳大利亞勛章（AC）, 是澳洲皇家內科醫學院榮譽院士（FRACP）, 澳大利亞科學院院士 (FAA), 皇家學會會員（FRS），內科全科醫學學士（MBBS）, 諾貝爾獎獲得者, 西澳大利亞大學馬歇爾中心主任以及這項研究的首席研究員，他說：「我們使用聲波感應技術來看看我們是否能發現人類腸道的問題，該技術最初是為了追蹤白蟻的咀嚼聲。」

Marshall 與其合作者 J. Robin Warren 曾因意外發現了幽門螺桿菌及其在胃炎和消化性潰瘍中的作用而獲得了 2005 年諾貝爾生理學或醫學獎。

IBS 是一種常見的、可致疼痛的疾病，可導致腹脹、腹瀉和便秘。據估計，它影響了世界上超過 10% 的人口。然而，IBS 很難診斷，常常需要患者進行結腸鏡檢查。許多 IBS 患者未確診，因此沒有得到治療。

研究設計

在這項初步研究中，研究人員開發了一種基本原型帶，它利用機器學習技術來識別從腹部收集的聲音的復雜特征和模式。他們招募了研究參與者，并對其進行了 IBS 或健康的消化系統的臨床診斷。受試者佩戴基本原型帶，在禁食后的兩個小時內記錄他們的腸音，并在標準餐后的 40 分鐘內再次記錄他們的腸音。

研究結果

初步結果表明，該聲學帶的聲學指標輸出對預測 IBS 具有較高的準確性，研究人員能夠有效地區分兩組受試者，并用前 31 名 IBS 患者和 37 名健康參與者的數據建立 IBS 聲學指數模型。該數據集使用了一種名為「留一法交叉驗證」的統計方法，對 IBS 的診斷具有 90% 的敏感性和 92% 的特異性。接下來對 15 個 IBS 患者和 15 個健康受試者進行的獨立測試，結果顯示對 IBS 的診斷有 87% 的敏感性和 87% 的特異性。

「這項研究證明了我們的想法，一旦我們進一步開發該聲學帶并對更多的病人進行測試，這個工具將在初級保健機構中用于診斷 IBS，」該研究的另一位研究員，西澳大利亞大學馬歇爾中心副主任 Josephine Muir 博士說，「這項新技術有望提供一種微創的方法來診斷這種痛苦，有時甚至使人衰弱的病癥。」

編輯： 138117932901