高质量呼吸音数据库建设及管理规范专家共识（完整版）

高质量呼吸音数据库建设及管理规范专家共识(完整版)摘要人工智能(artificial疗的重要发展目标。建立标准呼吸音数据库是基范建立高质量的呼吸音数据库，提高呼吸音AI研究的效率，促进AI大数据呼吸音研究的发展，本共识就呼吸音数据库建设，对呼吸音采集设备、肺部听诊是利用听诊器对气流通过气管支气管树产生的声音进行判断的可替代。在获取临床症状的基础上增加肺部听诊可以提高诊断的敏感性[1-2]和准确性。传统听诊器的雏形是法国医师雷奈克(ReneLaennec)在1861年发明的。传统听诊器使用简单便捷，易于获取，医疗成本低，器也存在一些缺陷，包括呼吸音信息无法记录和保存，分享和交流困难，觉感知能力，具有一定的主观性[3-4]。传统听诊器存在的短板问题严重阻碍了呼吸系统疾病管理和监测的效能。利用电子听诊器(digitalintelligence,AI)技术进行自动分析是克服这些局限性的优化方式[5-7]。近年来AI技术的发展日新月异，基于医疗大数据的AI辅助决策技术已经场景是构成AI的四要素，其中在医疗场景的AI研究中，主要依靠临床专完成呼吸音标注的声音数据进行快速学习，最终实现呼吸音的自动分析。省医学会儿科分会呼吸学组的儿科专家在分析国内外现有的呼吸音数据设及管理规范专家共识》,规范呼吸音采集设备、采集流程、数据标准、形成高质量数据库。在2017年之前，共有13个开放的公共呼吸音数据库[8]在临床研究中使用，其中4个是在线存储，9个是书籍附带的光盘资源，使用最广泛的是R.A.L.E.在线数据库(http://www.rale.ca)和前者共有50余条儿童呼吸音数据和相关临床资料，每条时长10s;后者光盘内呼吸音数据总时长为60min。但这些呼吸音数据库的数量和种类比葡萄牙和希腊的研究团队在2017年共同构建的呼吸音数据库 2017,ICBHI2017)[9],共纳入126例患者的920条呼吸音，其中儿童49例，每条呼吸音平均长度21.5s,获取6898个呼吸周期，1898个哮鸣音片段和8877个湿啰音片段。目前，在ICBHI2017开放的公共数据库(https://bhichallenge.med.auth.gr/)平台上，共有1864个湿啰音片段，886个哮鸣音片段和506个同时包含湿啰2017已经成功进行了多种呼吸音AI算法模型的研究[10-14],但该数据 (/techsupportHF/HF_Lung_V1)[15],数据库病例数量共279例，年龄均大于20岁，来自台湾地区，呼吸音数据共9765条，每条呼吸音时长15s,共包含湿啰音片段15606个，哮鸣音片段8457个和喘鸣音片段686个。但HF_Lung_V1数据库同样存在局限性，缺乏健康对照组，其中261例患者的临床信息丢失，呼吸音数据均为单人标注。制约了AI在呼吸音领域的发展进程[15-16],建立高质量的呼吸音数据2.1呼吸音数据的采集设备呼吸音数据库的呼吸音数据需要通过DS采在呼吸音的临床研究中应用最多的听诊器是美国3M公司的LittmannTMDS(Model3200),其他包括澳大利亚ClinicloudTMDS和美国ThinklabsTMDS。不同DS的设备参数存在差异，其中应用最多的LittmannTMDS的声音可以放大24倍，带宽频率范围20～2000Hz,采样频率4kHz,分辨带宽频率范围20～2000Hz,采样频率8kHz,分辨率16位，其参数水证并应用于AI算法的临床研究，可以获得有效的实验室研究结果[7]。2.2呼吸音采集流程使用DS在相对安静的环境内进行呼吸音数据的采/俯卧位，年幼儿童可以由照护者怀抱进行采集。采集过程中，被采集者和照护者需要保持安静，被采集者不需要进行深呼吸以配合采集[5,7]。侧面(腋下)(图1),可以根据年龄和数据采集要求进行选择[18-19]。每个部位采集的时长通常是9～15s,如果低龄儿童无法很好的配合，考虑到儿童每个呼吸周期持续时间较成人短，在9s的时间内至少可以采集到2个呼吸周期，因此可以在每个呼吸音记录的部位至少完成9s的采集即可[7,19]。某些特定的呼吸音采集设备，可以根据临床需要，采用长时间的持续监测和数据记录[15]。3.1呼吸音基本信息和描述信息上传到呼吸音数据库的标准呼吸音，3.1.1呼吸音基本信息呼吸音基本信息需要附注以下内容：(1)患者的一般信息包括姓名、年龄、性别、身高、体重、疾病诊断和基础疾病； (2)呼吸音采集的基本信息包括采集时间、采集单位名称、采集设备型号、采集地点(门诊/住院)、采集周围环境，如声音分贝等；(3)呼吸音采集当天的临床信息包括呼吸音采集时段的体温和当日呼吸道症状评分(咳嗽评分、咳痰/痰鸣评分和喘息评分),症状评分标准为0分代表没有症状；1分代表轻度；2分代表中度；3分代表严重；4分代表非常严重(表1);(4)呼吸音采集当时的呼吸音分类信息。3.1.2呼吸音描述信息呼吸音描述信息作为呼吸音数据的重要补充，需要附注以下信息：(1)呼吸音数据规范命名、数据格式、呼吸音数据加工处理信息等；(2)呼吸音数据特征描述信息包含呼吸音数据质量和呼吸音较差或听不清楚是指噪音严重影响呼吸音的识别，无法得出辨认结果。respiratorysounds),后者包括湿啰音、哮鸣音、鼾音、喘鸣音、胸膜摩擦音及其他少见呼吸音类型等[20]。3.2呼吸音标注信息为满足AI算法模型的开发、调整和验证，呼吸音定方式[21-22]。呼吸音标注需要分为两个步骤：首先是具有呼吸音数据结果进行质控。最终，2人以上标注结果一致并质控合格的呼吸音数据进入呼吸音数据库。标注人员资质建议呼吸专业工作经验3年以上，并接受良好培训的人员。质控人员资质建议呼吸专业工作经验10年以上，并接可[5,7]。件格式的原始音频数据；呼吸音数据采集设备的采样频率≥8kHz,分辨率在16位以上；单个部位的呼吸音采集时长≥9s;符合呼吸音储存和命呼吸音数据未达到入库质量标准时，建议进行以下调整：(1)非原始呼吸音数据，需要收集来源设备采集的原始呼吸音数据进行替换；(2)呼吸音采集设备不符合入库要求，建议更换采集设备；(3)单个部位呼吸音采集时长不足9s,建议重新采集；(4)呼吸音数据储存和命名格式不准