在丹麦哥本哈根举行的世界肺健康联盟大会上，研究人员展示了一系列利用人工智能筛查结核病的新工具。这些进展可能为结核病的检测与防控方式带来新的变化。

国际抗击结核病和肺病联盟主席盖伊·马克斯指出：“人工智能具有改变抗击结核病斗争的巨大潜力。”他同时表示：“现在的挑战是确保这些创新成果能够惠及最需要它们的人们和医疗系统。”

结核病是全球主要的传染病威胁之一。世界卫生组织预测其在2024年可能导致约125万人死亡。提升诊断的可及性与准确性具有重要意义。在此背景下，多项基于人工智能筛查结核病的研究成果在会上公布。

来自中国南方科技大学和深圳市第三人民医院的研究团队展示了一种人工智能呼吸分析系统。该系统通过分析呼出气体的化学成份来追踪结核病患者对治疗的反应。深圳市第三人民医院的专家表示：“我们的研究表明，无创呼吸测试结合机器学习可以追踪结核病治疗期间的康复情况。”

另一项研究展示了名为Swaasa的人工智能平台，它能够通过智能手机分析咳嗽声来辅助识别结核病。研究显示，该算法在大多数病例中能正确识别潜在疾病。来自印度医学科学院的专家称，该系统有助于填补资源匮乏地区人工智能筛查结核病的缺口。

此外，有研究机构提出了利用人工智能绘制社区脆弱性地图的方法，以更精准地定位可能存在未确诊病例的区域，优化防控资源分配。同时，一款专门用于儿童结核病筛查的人工智能胸部X光分析工具也获得相关监管批准，旨在为这一脆弱群体提供早期检测手段。

更多信息： Patricia Risch 等人，《AveloMask，一种用于检测空气中结核分枝杆菌的新型呼吸气溶胶收集套件：原理验证评估》，《临床微生物学杂志》 (2025)。

Lotheti, SK 等人。一项横断面可行性研究，旨在评估 Swaasa AI 平台在快速呼吸健康评估中的可用性和有效性。《科学报告》 (2025)。期刊信息： 临床微生物学杂志 ， 科学报告