昨天上午，南太湖新区杨家埠街道社区卫生服务中心钮店桥服务站里，执业医师卢森泉操作电子听诊器为市民听诊。一旁的平板电脑上，心音波形实时变化，智能系统引导医师调整仪器的听诊区域。不到2分钟，心音采集完成，并给出了基于心音参数分析的相关报告。

这套颠覆传统听诊模式的智能设备，是湖州恩美谛人工智能科技有限公司自主研发的远程心肺音智能算法初筛质控系统，目前已取得26项专利。

恩美谛成立于去年4月，是浙江大学湖州研究院孵化的科技型公司。30人的团队里半数为研发人员，企业创始人蔡盛盛也是该研究院医疗大数据人工智能研究中心主任。“我们一直希望能在医疗领域的AI产业化应用上有新突破，经过深度调研，重点瞄准了心脑血管与呼吸系统疾病的早筛环节。”蔡盛盛介绍，传统的心肺听诊，更多依赖医生个人经验，听诊水平参差不齐。他们团队的目标，就是把听诊器变成一个有标准、可记录、能AI分析的智能终端。

然而，这条路并不好走。早在2018年，团队就启动了研发。心肺音属于低频信号，人耳难以分辨细微异常。团队想到了制造电子听诊器，自主研发了专用传感器，搭配独创的声学阵列降噪技术，能一边采集心肺原声、精准放大关键病理音，一边捕捉环境杂音实时过滤。眼下，这款电子听诊器已获得中国、美国、欧洲的医疗器械认证。

“相比硬件开发，更难的是数据积累。”恩美谛临床科研助理刘爽，点开远程心肺音智能算法初筛质控系统的云服务平台，心肺音样本库数据一栏，显示已有近10万例。“要训练出精准的AI模型，必须建立高质量的心肺音数据库，我们坚持每一条数据采集都要经过临床的合规性流程。”刘爽介绍，除了被采集人知情同意，数据采集后，团队工程师会标注数据切片，再请临床专家复核标注，最后还要与心超、CT相关检查数据比对，确保数据质量。

依托高质量的数据库，团队成功开发心肺疾病智能算法识别模型，在医疗领域覆盖了结构性心脏病、先天性心脏病、肺炎、慢阻肺等多种心肺疾病，其中结构性心脏病识别准确率达95%、小儿先心病识别敏感度达94%。

“去年11月，我们把这套系统推向临床试用，很快受到市场认可。”蔡盛盛兴奋地说，目前系统已在湖州多个社区卫生服务站点开展试点应用，有力服务心肺疾病早筛与辅助诊断。

对于未来，蔡盛盛满怀期待：“我们正在研发家用版电子听诊器，希望它能像血压计、血糖仪一样走进千家万户，助力心血管和呼吸系统疾病的早筛、早诊、早治。”