[發明專利]夏季腸道傳染病致病病原體檢測系統

在審

• 申請號: 202011229487.2
• 申請日: 2020-11-06
• 公開（公告）號: CN112666098A
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發明（設計）人: 龔宇;周建元
• 申請（專利權）人: 上海市第八人民醫院
• 主分類號: G01N21/31
• 分類號: G01N21/31;G01N21/63;G01N27/26;G01N33/53;C12Q1/6825
• 代理公司: 上海申浩律師事務所 31280
• 代理人: 趙青

本發明公開了一種夏季腸道傳染病致病病原體檢測系統，包括：可調激光二極管用于發射紅外激光，紅外激光通過輸入光纖傳輸至表面等離子波導內；表面等離子波導內糞便樣本與生物傳感器芯片進行生物或化學反應，生成新的物質，形成對紅外激光有特征的吸收譜或在紅外光激發下產生特殊的發射譜；光電探測器用于將吸收譜或發射譜的光信號譜轉換成電信號譜，并將電信號譜傳輸至解調儀；解調儀用于對電信號譜進行解調，并將解調后電信號譜傳輸至控制器；控制器用于將解調后電信號譜輸入至訓練好的人工智能深度學習算法中，將解調后電信號譜與人工智能深度學習算法中的參考特征譜進行比較，以通過顯示器顯示輸出糞便樣本中細菌和病毒的種類和數量。

技術領域

本發明涉及臨床傳染病預防和控制技術領域，特別是涉及一種基于人工智能深度學習算法的夏季腸道傳染病致病病原體的檢測系統。

背景技術

腸道傳染病是病原體經口侵入腸道引起感染而導致的一組傳染病，發病呈全球性，可爆發流行，臨床表現以胃腸道癥狀為主，輕重不一，少數可出現嚴重并發癥而導致死亡。例如，最嚴重的腸道傳染病為法定的兩種甲類傳染病之一：霍亂。霍亂是因攝入的食物或水受到霍亂弧菌污染而引起的一種急性腸道傳染病。霍亂是由霍亂弧菌所引起的。O1和O139這兩種霍亂弧菌的血清型能夠引起疾病暴發。霍亂傳染性極強，可以導致患者出現嚴重的急性腎衰竭和嚴重的高鉀血癥，造成患者死亡。每年估計全世界有300萬～500萬霍亂病例，另有10萬～12萬人死亡。病發高峰期在夏季，能在數小時內造成腹瀉脫水甚至死亡。

衛生行政主管部門對夏季腸道傳染病歷來高度重視，設置了專門的管理機構和專職衛生防疫人員，各級公立醫院都設置專門的腸道傳染病門診，配備專職醫生診治，并且，為防止交叉感染，腸道傳染病門診的診室通常與普通門診分開。國內外醫學專家對腸道傳染病在基礎醫學和臨床醫學方面進行了廣泛的研究。

近年以來，經過幾代醫務工作者的艱苦努力，夏季腸道傳染病已經明顯下降。但是，在餐館飯店群聚性就餐造成的夏季腸道傳染病的“食物中毒”仍然經常發生，往往造成數十人同時發病，重癥患者需要住院治療。預防夏季腸道傳染病成為公共衛生部門和食品安全監督部門的重點任務，必須高度重視夏季腸道傳染病的防范和治療。基于人工智能深度學習算法應用于公共衛生領域的夏季腸道傳染病致病菌的快速檢測，以及早期診斷、早期治療完全可以取得具有重要公共衛生臨床價值的重要成果。

人工智能深度學習已經在臨床醫學領域研究工作中得到了廣泛的應用，取得了不少新的重要成果，特別是在個體化醫療領域得到廣泛應用。國外醫學專家預測人工智能深度學習在臨床醫學的診斷和治療方面與人類智能相比將具有更加重要的臨床價值。深度學習的優勢包括其具有自動化醫學圖像解釋、增強臨床決策、識別新的表型以及在復雜疾病中選擇更好的治療途徑的能力。然而，深度學習也有弱點，包括在培訓中需要大量的判定(“標記”)數據等。國外學者已經開始利用深度學習算法識別基因組學中的翻譯研究。國際上，基于大數據和深度學習算法已經應用于精準的醫學診斷和患者病情發展趨勢的精準預測。在基礎醫學研究中，深度學習已經能夠在不需要用戶培訓的情況下應用于核細胞和有絲分裂細胞的識別。目前，國外學者高度關注人工智能深度學習算法在精準醫學和提高復雜疾病的快速診斷、治療方面的應用。夏季腸道傳染病是我國各級疾病預防控制部門重點防控的傳染性疾病，在公共衛生疾病控制領域具有重要地位。因此，基于人工智能深度學習算法的快速檢測夏季腸道傳染病致病病原體的快速檢測方式，可以加強臨床醫師對腸道傳染病的早期診斷能力，具有重要的臨床價值。

目前還未見關于基于人工智能深度學習算法的快速檢測夏季腸道傳染病致病病原體的系統在腸道傳染病早期發現、早期診斷中的應用的研究報道。

發明內容

本發明針對現有技術存在的問題和不足，提供一種基于人工智能深度學習算法的夏季腸道傳染病致病病原體的檢測系統。

本發明是通過下述技術方案來解決上述技術問題的：