研究使用人工智能（AI）创建了一种声学感应技术，该技术可以通过侦听肠道噪音来诊断肠易激综合症（IBS）
肠道噪音的记录能够高精度预测IBS
新技术提供了一种侵入性较小的方法来诊断这种痛苦甚至使人虚弱的疾病。
肠易激综合症（IBS）
肠易激综合症（IBS）是一种胃肠道（GI）疾病，其特征是反复出现腹痛和肠蠕动变化，这可能是腹泻，便秘或两者兼有，具体取决于存在的肠易激综合症（IBS）种类。
影响身体运作的脑肠互动问题可能是功能性胃肠道疾病（如肠易激综合症（IBS））的原因。压力，某些精神障碍，细菌感染和食物不耐受似乎是肠易激综合症（IBS）患者中常见的因素。
诊断通常是在医生检查症状，获得详细的医学史和家族史（包括存在其他消化系统疾病）并进行身体检查，然后进行血液和粪便检查后开始的。可以进行其他侵入性检查，例如上消化道内镜检查和结肠镜检查，以排除症状与肠易激综合症（IBS）相似的健康状况。
研究人员利用人工智能开发了一种声学仪器，只需听患者肠道内的噪音即可将其用于诊断肠易激综合症（IBS）。
人工智能（AI）使用构建能够像人类一样思考的机器的想法。教学机器的更广泛概念是能够执行“智能”类人任务。
机器学习（ML）是迄今为止最有希望和最成功的人工智能（AI）方法，人类可以使机器访问数据并让他们自己学习。
在当前的研究中，声带已被编程为使用人工智能（AI）区分不同种类的肠道噪声，以便能够诊断IBS的设备或机器。
肠易激综合症（IBS）是一种常见且常常令人痛苦的疾病；据估计，全球超过10％的人口受到某种形式的肠易激综合症（IBS）的影响。这意味着超过7亿人受到影响。然而，肠易激综合症（IBS）的诊断是困难的，并且常常需要诸如结肠镜检查的侵入性技术。在获得帮助之前，许多人患有这种疾病很长一段时间。在许多患者中，肠易激综合症（IBS）甚至未被诊断，因此未经治疗。
科学家现在已经使用人工智能（AI）创造了一种诊断和检测肠易激综合症（IBS）的新方法。研究人员使用最初创建的技术来追踪白蚁的咀嚼声，从而创建了一条隔音带，将肠道的隆隆声和咕噜声转换为有意义的噪音。
研究设计
研究人员基于机器学习技术开发了基本的原型皮带。皮带可以识别从腹部收集到的声音的复杂特征和模式。
选定的研究参与者具有肠易激综合症（IBS）的现有临床诊断或健康的消化系统。他们被要求系上皮带。研究人员在禁食后两个小时记录他们的肠鸣音，然后在标准餐后记录他们的肠鸣声40分钟。
初步研究结果
使用健康和肠易激综合症（IBS）患者建立了肠易激综合症（IBS）声指数模型。传送带的声指数输出可以高精度预测肠易激综合症（IBS），因此可以区分肠易激综合症（IBS）患者和健康人群。
对前31名肠易激综合症（IBS）和37名健康参与者的第一组数据使用的统计方法得出的肠易激综合症（IBS）诊断敏感性为90％，特异性为92％。
在下一组15位肠易激综合症（IBS）和15位健康受试者的数据中使用的独立测试方法显示，肠易激综合症（IBS）诊断的敏感性为87％，特异性为87％。
这项研究使得以实现概念验证。一旦进一步开发了安全带并在更多的患者身上进行了测试，该工具将用于基础医疗机构，以诊断肠易激综合症（IBS）。希望这项新技术可以提供一种侵入性较小的方法来诊断这种痛苦的疾病。
参考文献：Listeningtogutnoisescouldimprovediagnosisofirritablebowelsyndrome:Acoustictechnologyforlisteningtotermitesmayofferless-invasivemethodtodiagnoseIBS."().
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