耳源性眩晕智能诊疗论坛——基于大语言模型眩晕智能诊断发布会举行

中国工业报毛志亮

4月27日，由深圳市第二人民医院（深圳大学附属第一医院）与上海复旦大学附属眼耳鼻喉科医院联合主办的“深圳市医疗卫生‘三名工程’李华伟教授团队：深圳市耳鼻咽喉疾病临床医学研究中心学术论坛暨耳源性眩晕智能诊疗论坛——基于大语言模型眩晕智能诊断发布会，在深圳市第二人民医院本部外科楼负一楼3号会议室盛大开幕。本次论坛汇聚了众多业内权威专家，围绕耳源性眩晕智能诊疗展开深入探讨，为该领域的发展注入了新的活力。

会议伊始，深圳市第二人民医院耳鼻咽喉头颈外科主任，学科带头人苗北平教授担任主持，对出席会议的嘉宾表示热烈欢迎。随后，领导致辞环节中，深圳市第二人民医院副院长朱伟民、复旦大学附属眼耳鼻喉科医院李文妍教授发表重要讲话，他们回顾了两个团队多年来的合作成果，强调了人工智能在耳源性眩晕诊疗领域的重要性，并对未来的合作寄予厚望，为本次论坛奠定了良好的开端，同时也为“眩晕小站APP”举办了上线仪式。

在学术讲座环节由深圳市第二人民医院耳鼻咽喉头颈外科董洪松教授担任主持，李华伟教授以《耳源性眩晕智能诊疗进展》为题，深入剖析了人工智能在耳源性眩晕诊疗中的应用历程。李华伟教授详细介绍了团队的多项成果。在硬件方面，团队研发的双目眼罩式三维眼震设备，是全球首款双目的三维眼震监测设备，为眩晕诊断提供了有力支持。软件上，团队在基于问卷的人工智能诊断和大语言模型诊断方面取得显著进展。通过优化算法，团队确定了矫正后的lgb算法在问卷诊断中的优势。针对大语言模型，团队通过角色定位、任务目标设定等技术，提高了诊断的准确性和可靠性，同时开发了用于耳鸣心理治疗和眩晕诊断的相关应用。

李文妍教授带来了《良性阵发性位置性眩晕智能诊断系统的研发》的报告。她提到，良性阵发性位置性眩晕（PPTV）在耳鼻喉科门诊眩晕患者中占比近1/3，复发率高达40%，且误诊率高，患者通常需多次就诊才能明确诊断，这不仅给患者带来沉重经济负担，也对医疗体系造成挑战。李文妍教授介绍了团队研发的PPTV智能诊断系统。该系统通过预设变位实验，精确采集患者体位和头位信息，结合强大的三维眼震分析技术，对眼球运动进行精确分析。同时，运用合理的逻辑推理，参考复位效果进行诊断推断，诊断效率高达98%。目前，团队正在开展临床验证工作，并致力于开发2.0版本，计划基于原始视频和体内诱发运动轨迹进行诊断，进一步细化分类，引入更先进的模型结构和多维数据输入，以提升诊断的精准度。

深圳市第二人民医院副主任俞艳萍医师分享了《耳源性眩晕智能诊疗APP的推广应用》。她提到，眩晕平衡障碍严重影响患者生活质量，耳源性眩晕患者常辗转于多个科室却难以得到明确诊断，给患者带来经济和精神负担。

为解决这些问题，在李华伟教授团队的指导下，他们开发了眩晕全程智慧化管理平台——眩晕小站APP。该APP分为患者端和医生端，患者端具备智能咨询、量表评估、眩晕问卷、眩晕管理、用药指南、前庭康复和门诊预约等功能，能为患者提供个性化的诊疗建议和康复指导；医生端则可实现对患者的高效管理，为科研提供便利。

复旦大学附属眼耳鼻喉科医院吴沛霞教授作了《基于智能问卷诊断常见耳源性眩晕》的报告。她指出，眩晕疾病病因复杂，涉及多学科系统，易误诊、漏诊，且辅助检查价值有限，还缺乏诊断金标准，给诊疗带来诸多挑战。

吴沛霞教授详细介绍了团队设计智能问卷的过程。团队基于循证依据，通过充分的文献检索和专家讨论，确定了15种常见耳源性眩晕疾病作为问卷诊断的备选答案。经过多次筛选和修订，形成了最终的问卷内容，并在全国7个分中心进行临床验证。验证结果显示，问卷总体准确率达96%，对突聋伴眩晕、耳石症等4类疾病的单病种分类准确性较高。目前，智能诊断问卷已植入眩晕小站APP，患者完成问卷后，医生端可实时显示不同疾病诊断的概率。吴沛霞教授还展望了未来智能问卷的发展方向，包括智能化动态迭代问卷、建立跨机构眩晕专病数据库以及构建远程监测和闭环疾病管理生态等。

论坛最后，深圳市第二人民医院的聂国辉教授指出，随着眩晕大模型体系的广泛推广与应用，在复旦大学附属眼耳鼻喉科医院和深圳市第二人民医院的深度合作推动下，该体系将持续迭代升级，为患者提供更加快捷、高效的诊疗服务，同时为医务工作者打造更加便捷的工具，从而造福更多耳源性眩晕患者。