科學家開發了塵肺病呼氣篩查及早期預警儀準確率準確率超八成

中國青年報客戶端訊（鄭麗娜中青報·中青網記者李超）近日，中國礦業大學職業健康研究院周福寶教授團隊聯合美國猶他大學臧泠教授團隊合作開發了塵肺病呼氣篩查及早期預警儀，取得了對塵肺病變早期預警的重大突破。2022年4月7日國際呼吸領域頂級期刊《Journal of Breath Research》線上發表了雙方團隊的合作論文《Engineering solutions to breath tests based on an e-nose system for silicosis screening and early detection in miners》，介紹了此項研究的整體情況。國家衛生健康委《職業健康工作專刊》第5期也對此項工作進行了報道。

塵肺病是當前我國最嚴重的職業病，迄今國內外均沒有針對塵肺纖維化有效的治療藥物和措施，只有透過早發現、早治療來遏制病情發展。目前大多數國家診斷塵肺病主要透過拍攝X線胸片或肺部CT，但由於塵肺病具有遲發性、潛伏期長等特點，所以利用醫學影像識別塵肺病的早期病變較為困難。

據介紹，此項研究的基本思路是：構建仿生嗅覺系統、透過分析撥出氣體的成分來識別早期的肺部纖維化病變。依據的理論基礎是人體新陳代謝的部分產物在肺泡透過氣體交換出現在撥出氣體中，所以撥出氣體中的成分可反映機體代謝和病理狀況。

該校職業健康研究院還研發了塵肺病呼氣篩查及早期預警儀PNS-BA01，這是一款為礦工撥出氣成分監測、塵肺病快速篩查和預警而研製的小型分析儀器。

該儀器能採集分析人體撥出氣、建立礦工呼氣檔案、跟蹤個體呼氣資料並針對高危人群進行預警。此儀器是行動式儀器，配有防潮箱，易於佈置在體檢車或是礦區內使用。

據介紹，該預警儀首先應用於山東黃金集團職業病防治院體檢，共涉及398名肺部健康礦工和221名塵肺病變人群，分別構建了診斷模型和早期病變辨識模型，早期病變辨識準確率可達86。7%。

為了加強模型的泛化能力，該團隊採集了北京石龍醫院近400名塵肺病人的撥出氣圖譜，並開展了塵肺病分期探究，準確率同樣在85%以上。

【來源：中國青年網】

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