在探讨如何利用ADAS（高级驾驶辅助系统）技术提升公共卫生服务效率的议题中，一个鲜为人知但至关重要的应用领域是肺结核的早期检测，肺结核作为一种主要通过空气传播的传染病，其早期发现对于控制疫情传播至关重要，传统检测方法存在耗时长、成本高、依赖专业人员等局限。
如何利用ADAS系统的图像识别与数据分析能力，优化肺结核的早期检测流程？
ADAS系统可集成高精度摄像头与传感器，对公共场所（如医院、学校、机场）进行持续监控，通过深度学习算法，系统能自动识别咳嗽、呼吸困难等疑似肺结核症状的微妙变化，结合大数据分析，ADAS系统能追踪患者活动轨迹，预测疫情传播风险区域，为卫生部门提供即时预警，该系统还能辅助医生进行远程诊断，减轻医疗资源压力，特别是在偏远或医疗资源匮乏地区。
将ADAS系统应用于肺结核早期检测，不仅提高了检测效率与准确性，还促进了医疗资源的合理分配与利用，为公共卫生安全筑起了一道智能防线。
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