健康荟 | 快速评估尘肺病风险——中国矿业大学研发尘肺病呼气筛查及早期预警仪-0008全讯注册
来源：
中国职业健康
日期：2023-04-23 10:49:26
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属于：职业放射卫生
尘肺病是当前我国最严重的职业病，迄今国内外均没有针对尘肺纤维化有效的治疗药物和措施，只能通过早发现、早治疗来遏制病情发展。目前大多数国家诊断尘肺病主要通过拍摄x线胸片或肺部ct，但由于尘肺病具有迟发性、潜伏期长等特点，所以利用医学影像识别尘肺病的早期病变较为困难。中国矿业大学周福宝团队通过筛查人体呼出气体产物，并结合人工智能技术，已初步研发出可用于早期筛查尘肺病的预警设备。
一、技术研发思路
2022年4月7日国际呼吸领域顶级期刊《journal of breath research》在线发表了中国矿业大学周福宝团队和美国犹他大学臧泠团队的合作论文engineering solutions to breath tests based on an e-nose system for silicosis screening and early detection in miners，介绍了此项研究的整体情况。其基本思路是：构建仿生嗅觉系统、通过分析呼出气体的成分来识别早期的肺部纤维化病变。依据的理论基础是人体新陈代谢的部分产物在肺泡通过气体交换出现在呼出气体中，所以呼出气体中的成分可反映机体代谢和病理状况。
该团队联合了美国犹他大学臧泠教授合作开发了“尘肺呼气筛查及早期预警设备pns-ba01”，一种通过监测矿工呼出气成分以快速筛查和预警尘肺病的小型分析仪器。该设备的核心元件是16维传感器阵列，结合机器学习算法构造了呼气针对性电子鼻。该电子鼻对呼出气中的复杂组分做出多维度响应，在病例组和健康对照组中形成不同的图谱模式，从而通过检测异常呼气图谱来识别异常人群。该团队通过不均衡分类算法和迁移学习技术，进一步提高了识别早期病变的精准性并减少误报。
同时，该团队配套研发了具备主被动采样、温湿度监控和调节、流量控制、自清洁功能的采样及预处理模块，为该技术的临床应用提供稳定可靠的保障。考虑到大规模筛查应用中显著的个体差异性，该团队制定了呼出气筛查前行为规范，提出采样、检测、分析技术的标准化流程，以加强不同研究的对照可比性，提高筛查准确率。
二、技术实际应用
该团队开发出的尘肺呼气筛查及早期预警设备pns-ba01首先应用于山东黄金集团职业病防治院体检，共涉及398名肺部健康矿工和221名尘肺病变人群，分别构建了诊断模型和早期病变辨识模型，早期病变辨识准确率可达86.7%。
为了加强模型的泛化能力，该团队采集了北京石龙医院近400名尘肺病人的呼出气图谱，并开展了尘肺病分期探究，准确率同样在85%以上。后期工作，他们将开展多中心临床实验，验证该技术在不同地点的大规模人群中的应用效果。同时也会开发配备呼出气数据库的二代仪器，通过动态观测矿工个体测定值的变化来检测尘肺病的产生和病变水平，在日常检测中及时评估矿工肺部健康状况。
三、技术研究优势
这项技术积极响应了国家对研发职业病诊断新技术的号召，展现了近年来职业卫生工程发展的新活力。该技术具有非侵入性、无损伤、取样方便、可连续采样等优势，应用前景广阔，为提升我国职业卫生工程防护水平、推动“十四五”职业健康事业高质量发展发挥积极作用。