人工智能辅助声带麻痹诊断的研究进展与挑战

针对声带麻痹(VFP)诊断依赖侵入性检查且易与相似疾病混淆的临床难题，研究人员系统综述了近五年人工智能(AI)在声带运动功能评估中的应用。研究表明，AI通过声学分析可高精度捕捉声带功能障碍的细微特征，影像学分析则能实现声带运动的量化评估，为早期诊断提供新范式。该成果发表于《A Comprehensive Review of Diagnostic Approaches to Vocal Fold Paralysis Using Artificial Intelligence》，为开发无创诊断工具指明方向。

　　

声带麻痹(Vocal Fold Paralysis, VFP)作为神经损伤导致的声带运动功能障碍，严重影响患者的言语、呼吸及吞咽功能。传统诊断方法不仅具有侵入性，即便借助专业设备仍难以与类似疾病明确鉴别，常导致治疗延误。人工智能(AI)通过挖掘数据中人类难以识别的模式，为罕见病诊断提供新思路。

近期研究显示，AI应用于声学分析可精准捕捉声带功能异常的细微声学特征，影像学分析则能量化评估声带运动动力学。这些计算诊断方法或将成为传统喉镜检查的有力补充，甚至替代方案，推动个性化治疗发展。然而，数据集多样性不足、模型偏差及高质量数据依赖性仍是亟待突破的瓶颈。未来研究需聚焦三大方向：扩充公共数据集规模、优化算法鲁棒性、提升临床适用性，最终实现AI诊断技术对患者预后的实质性改善。