2018 年 6 月 5 日，2018 年「消化疾病周（Digestive Disease Week，DDW）」的一项研讨标明，人工智能研讨人员开发了一种声学带，经过倾听患者肠道内的声响，为确诊肠易激综合征供给了一种新的办法。
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研讨含义
「IBS 是一种极端常见的疾病，众所周知，很难确诊。咱们想找到一种办法来倾听肠道的『啰嗦』和『诉苦』，来辨认如 IBS 的缓慢肠道疾病的特征形式。」 Barry Marshall, 获有澳大利亚勋章（AC）, 是澳洲皇家内科医学院荣誉院士（FRACP）, 澳大利亚科学院院士 (FAA), 皇家学会会员（FRS），内科全科医学学士（MBBS）, 诺贝尔奖获得者, 西澳大利亚大学马歇尔中心主任以及这项研讨的首席研讨员，他说：「咱们运用声波感应技能来看看咱们是否能发现人类肠道的问题，该技能开始是为了追寻白蚁的咀嚼声。」
Marshall 与其合作者 J. Robin Warren 曾因意外发现了幽门螺杆菌及其在胃炎和消化性溃疡中的效果而获得了 2005 年诺贝尔生理学或医学奖。
IBS 是一种常见的、可致苦楚的疾病，可导致腹胀、腹泻和便秘。据估计，它影响了世界上超越 10% 的人口。但是，IBS 很难确诊，常常需求患者进行结肠镜查看。许多 IBS 患者未确诊，因而没有得到医治。
研讨规划
在这项开始研讨中，研讨人员开发了一种根本原型带，它使用机器学习技能来辨认从腹部搜集的声响的杂乱特征和形式。他们招募了研讨参与者，并对其进行了 IBS 或健康的消化系统的临床确诊。受试者佩带根本原型带，在禁食后的两个小时内记载他们的肠音，并在规范餐后的 40 分钟内再次记载他们的肠音。
研讨成果
开始成果标明，该声学带的声学目标输出对猜测 IBS 具有较高的准确性，研讨人员可以有效地区别两组受试者，并用前 31 名 IBS 患者和 37 名健康参与者的数据树立 IBS 声学指数模型。该数据集运用了一种名为「留一法穿插验证」的计算办法，对 IBS 的确诊具有 90% 的敏感性和 92% 的特异性。接下来对 15 个 IBS 患者和 15 个健康受试者进行的独立测验，成果显现对 IBS 的确诊有 87% 的敏感性和 87% 的特异性。
「这项研讨证明了咱们的主意，一旦咱们进一步开发该声学带并对更多的患者进行测验，这个东西将在初级保健组织中用于确诊 IBS，」该研讨的另一位研讨员，西澳大利亚大学马歇尔中心副主任 Josephine Muir 博士说，「这项新技能有望供给一种微创的办法来确诊这种苦楚，有时乃至使人虚弱的病症。」
