耳机“听”肺？超算支撑新型肺功能测试系统研发
慢性肺部疾病是严重影响人类生活质量的一大类疾病。其中，慢阻肺（慢性阻塞性肺病，俗称慢阻肺）被称为是“沉默的呼吸杀手”，据世界卫生组织统计，慢阻肺是人类的第三大死因。目前中国有约九千多万慢阻肺患者，其中95%以上都处于疾病早期，早期患者一般无明显症状。因此，如何尽早发现慢性肺部疾病，以及如何进行日常化的慢病管理对于患者甚至整个医疗保健体系来说都是至关重要的。
呼吸测定法（spirometry）是检测肺功能的金标准，一般的慢性肺部疾病可以通过该项测试来进行评估。在做该项测试时，患者需要通过肺功能测定仪来完成用力呼气、吸气的动作。在患者完成测试动作后，肺功能测定仪通过测量患者肺部气体交换的体积和流速，计算出衡量肺功能的一系列指标，如用力肺活量（FVC），峰流速（PEF），一秒内呼气体积（FEV1）等。
基于耳机的原型机及软件系统EarSpiro
然而，传统的肺功能仪非常昂贵，即使是家用的便携式肺功能仪都需要数万元人民币。这对普通家庭来说是不小的负担。针对这一个问题，香港科技大学张黔教授团队研发了一套基于耳机的原型机及软件系统EarSpiro，使得患者在近乎零成本的情况下也能对于自己肺功能进行评估。
有研究表明，气体流速在一定情况下跟气流声是呈正相关的。换句话说，气流速越大，气流声也会越大。研究团队设想，如果能通过耳机内置麦克风获取耳道内经过骨传导的气流声，并进行恰当的建模，便可以在不用肺功能仪的情况下计算出肺部气体交换的流速和体积，对测试者进行肺功能评估。而成本也仅仅是一套商用耳机和一个塑料吹嘴。
超算助力EarSpiro模型设计
然而，由于每个人的生理结构是不同的，且性别、年龄等因素都会对所能发出气流声造成影响，建立从气流声到气流速的转换模型是十分困难的。为此，研究团队邀请60位不同年龄段、不同身体状况的被试者为实验提供数据，寻求使用深度学习的方式来解决这一问题。
由于数据类型是声音信号，具有采样率高的特点（48kHz），所以数据规模非常大。一次正常的肺功能测定大概十秒的数据就会产生48万个数据点，即使在经过了降采样操作后数据量仍然很大，普通的台式机或是一般的服务器难以完成计算。
因此，研究团队通过借助“天河二号”的强大计算能力进行数据分析，从而大大缩短了迭代设计模型结构的时间成本，使研究团队在一个月的时间内完成了初步的模型设计，也验证了想法的可行性。
对比试验表明EarSpiro系统表现优异
跟专业的医学仪器相比较
EarSpiro在流速-流量曲线的预测上的平均绝对误差是0.7L/s
在预测关键肺功能参数方面
EarSpiro对FVC、FEV1、FEV1/FVC、PEF四种最常见参数的预测误差约7.3%
值得一提的是，就算是专业的肺功能测定仪也会有约5%的测量误差，证明了研究团队这一设计是十分有意义的。一个可以预见的使用场景是，患者在家自行使用EarSpiro来监测自己的肺功能状况，如有发现异常，再去医院和诊所做详细的检查，可节省患者的开销和时间成本。
据介绍，张黔教授团队未来还将依托广州超算丰富的计算资源，将通过深度学习的模型来对人的呼吸模式建模，实现深度学习模型的迭代设计，并沿着辅助肺功能障碍患者这一方向继续深入开展工作，例如，除检测肺功能之外，还可以辅助患者进行康复训练等，为建设“健康中国2030”目标做出更多原创性、突破性的成果。
论文链接：
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3569480
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