一项新的研究成果指出，人工智能有助更佳地解读长年肺部疾病诊断中的肺部功能测试结果。 2016年9月4日的欧洲排便协会的国际大会展出展出了这项成果，这是对人工智能在提高肺部疾病诊断准确性方面潜在应用于的首次探寻。
目前的测试必须一系列的方法，还包括肺功能测试测量了排便时空气的量（体积）和速度（流量），接着是一个测量静态肺容积和气道阻力的体积用笔记法测试，最后是一个蔓延试验，取决于来回于肺泡中的氧气和其他气体的体量。这些测试结果的分析大都是基于专家意见和国际准则，企图在结果中检测到图像。
在这个新的研究中，研究人员搜集了968位实验者的数据，他们都是第一次展开原始的肺功能测试。所有参与者都接到了基于肺功能测试和其他所有适当的额外的测试（如CT扫瞄、心电图等）的第一份临床临床。
最后的临床结果还必须医务专家联合检验。 研究人员随后探寻了“机器学习”的概念否可以用来分析原始的肺功能测试。利用机器学习算法，可以自学和继续执行预测数据分析。
团队研发了一个算法，重新加入了常规肺功能参数和临床变量，如吸烟史、身体质量指数和年龄。基于临床和肺功能数据的，该算法使最有可能的临床建议。
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