与医生使用了100多年的模拟听诊器不同，数字听诊器在1960年出现。根据市场研究和商业智能公司DataM Intelligence的数据，2021年电子听诊器的市场规模为3.421亿美元，预计在2022年至2029年的预测期内，其复合年增长率(CAGR)将达到8.20%。预测中包含了将基本数字版本变成智能听诊器的几项改进。
将传统的模拟听诊器转换为智能数字听诊器需要几个步骤。这些步骤包括数字化、放大、与其他传感技术结合、过滤不需要的信号(即噪声)以及开发先进的算法来检测属性，从而更快地识别特定问题。其他步骤还包括启用远程分析和在智能手机上显示结果。
5年前，约翰霍普金斯大学的研究人员着手改进数字听诊器的设计。为了获得最佳信号，他们使用了五个低频微机电系统(可编程头内的MEMS麦克风)。这使得检测肺部声音更容易，即使头部没有被放置在身体的精确位置。然而，为了获得最佳的测量结果，必须解决由临床环境中许多来源(包括听诊器在患者身上的移动)引起的噪音问题。消除这种噪音对于诊断提示可能的病理的不可预测的不规则肺音尤为重要。为了解决噪音问题，第六个麦克风朝外，从病人的环境中测量噪音，以消除噪音。然后，听诊器微处理器上的一种算法从医生听到的肺部声音中去除环境噪声。
可用的智能听诊器
自Eko Devices的Eko Core数字听诊器在2015年获得美国食品和药物管理局(FDA)批准以来，该公司率先对其听诊器技术进行了几项改进。最近，该公司在其Eko DUO心电图+数字听诊器中结合了心电图仪(ECG)，供医疗专业人员使用。
使用一种被称为Eko杂音分析软件(EMAS)的基于云的机器学习算法，通过fda认证和临床验证，可以对使用Eko智能听诊器捕获的心音、心音图和心电信号进行分析。软件分析采用了多种方法，包括信号处理和卷积神经网络，并访问世界上最大的临床验证心音库之一，用于训练和测试。
在成年患者中检测差异可能是困难的，但在儿童中就更难了。由于父母在大多数情况下对孩子可能出现的问题都是新手，一种智能的、可连接的听诊器被开发出来，以帮助父母在家进行肺部检查。有了这些测量，初步数据可以直接发送给儿科医生，机器学习可以帮助识别潜在的问题。在智能手机应用程序的帮助下，智能听诊器引导家长完成测量过程。使用说明包括听诊器的头部在孩子身上的位置，以及对房间内噪音水平的可接受性的反馈。在测量6-8个点后，用户会得到一份报告，其中包括呼吸频率、心率以及是否检测到任何声音异常，包括喘息、rhonci(低音调、咔嗒咔嗒的声音)或噼啪声。
参考文献
电子听诊器市场规模、份额、增长机会及2022年预测(datamintelligence.com)
智能听诊器让人工智能进入医生耳朵-电子与计算机工程系(jhu.edu)
了下:传感器提示
