近日，由深圳市第二人民医院与复旦大学附属眼耳鼻喉科医院联合主办的耳源性眩晕智能诊疗论坛在深圳举行。论坛发布了基于大语言模型的眩晕智能诊断系统及“眩晕小站APP”，该系统可智能识别15种常见耳源性眩晕疾病，临床验证准确率达96%。

智能硬件+算法 构建眩晕诊疗新范式

论坛现场，李华伟教授团队研发的全球首款双目眼罩式三维眼震监测设备引发关注。该设备突破传统二维眼震观察局限，能精准捕捉眼球三维运动轨迹，为眩晕诊断提供客观依据。“过去医生要靠肉眼观察眼震方向，现在AI可以量化分析每一个细微的眼球运动。”李华伟教授介绍道。

在算法层面，研究团队通过优化矫正后的lgb算法，确立了其在问卷诊断中的优势。针对大语言模型，团队创新性地采用角色定位和任务目标设定技术，显著提升了诊断的可靠性。李文妍教授展示的BPPV智能诊断系统更是达到98%的诊断准确率，系统通过预设变位实验，结合三维眼震分析技术，实现了从数据采集到诊断推断的全流程智能化。

“眩晕小站”上线 打造智慧诊疗新生态

会上正式发布的“眩晕小站APP”构建了医患协同的智慧诊疗平台。患者端集成智能咨询、量表评估、前庭康复等六大功能模块，其中基于循证医学设计的智能问卷已在全国7个分中心完成临床验证。医生端则提供病例管理、科研数据支持等服务，实现诊疗流程的数字化闭环。

“这个问卷会智能调整问题顺序和深度，就像经验丰富的医生在问诊。”吴沛霞教授说。据悉，该智能问卷经过多次专家论证和修订，对突聋伴眩晕、耳石症等疾病的单病种识别尤为精准。未来平台还将接入更多医疗机构的专病数据，通过持续迭代优化诊断模型。

聂国辉教授表示，随着眩晕大模型体系的推广应用，在沪深两地医院的深度合作下，人工智能将为眩晕诊疗带来革命性变化，最终惠及广大患者。

文、图/广州日报新花城记者：轩慧

广州日报新花城编辑：王其琪