11月7日，厦门大学刘向阳教授应我院与福建省天然药物药理重点实验室邀请，以“呼吸波频谱分析及其在肺功能与AI数字辅助诊断方面应用” 为主题开展学术讲座。讲座由学院党委书记陈伟教授主持，来自药学院、公共卫生学院、医学技术与工程学院的师生代表，以及福建省福州肺科医院、福建省老年医院的临床专家共同参会，围绕AI呼吸波频谱分析这一前沿技术在肺部健康监测领域的应用前景展开深入交流。

刘教授以慢性阻塞性肺病（COPD）、肺结节、肺癌等常见肺部疾病的筛查困境为切入点，指出传统诊断技术依赖大型设备、复杂流程、医务人员的专业水平及医患高度配合，且存在CT辐射等风险，严重制约早期筛查与普惠医疗的推进。针对这些痛点，刘教授团队研发了无创全封闭“数字口罩”系统，通过高灵敏度柔性呼吸传感器实现呼吸气流的实时高保真波形转换，突破了柔性传感器在医疗级应用中稳定性、重复性与准确性的技术瓶颈。

结合频谱分析与集成学习算法，刘教授团队研发的系统可从呼吸模式中提取疾病相关的时频特征，通过AI大数据平台（数字医生系统）实现肺部疾病的实时辅助诊断与居家监测。临床实践显示，在超过1000例样本中，该系统对肺功能评估结果与金标准方法高度一致（ICC=0.86–0.93）。尤为突出的是，无需肺功能测试或CT成像，该技术识别COPD的准确度即可达到GOLD（Global Organization for Lung Diseases，慢性阻塞性肺病全球倡议）标准（AUC:0.94），并能无创鉴别肺内结节的良恶性及大小，显著提升了呼吸疾病诊断的精准性与可及性。

刘教授强调，该技术通过将呼吸波频谱分析转化为可穿戴医疗设备，推动慢病管理向家庭化、普惠化、精准化转型，成为AI辅助无创诊断领域的重要里程碑。现场师生围绕技术原理及数字医生系统在哮喘、间质性肺病、神经退行性疾病及抑郁症等慢性病监测中的可行性展开热烈讨论，学术氛围浓厚。

此次讲座不仅拓宽了与会者对AI辅助疾病诊断的学术视野，更为科研成果与AI技术的产业化应用提供了新思路。我院期待未来与刘教授团队深化合作，共同探索呼吸健康监测技术的临床转化与推广，为普惠医疗与健康中国建设贡献力量。