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當(dāng)前位置:首頁(yè) > 醫(yī)療電子 > 醫(yī)療電子技術(shù)文庫(kù)
[導(dǎo)讀] 隨著社會(huì)人口老齡化問題的加重,帕金森病等老年神經(jīng)退化疾病逐漸演變?yōu)橹匾纳鐣?huì)問題。目前,中國(guó)帕金森病患者人數(shù)約300萬,55歲以上人群的患病率約1%,65歲以上的老人患病率達(dá)1.7%,但在這1.

隨著社會(huì)人口老齡化問題的加重,帕金森病等老年神經(jīng)退化疾病逐漸演變?yōu)橹匾纳鐣?huì)問題。目前,中國(guó)帕金森病患者人數(shù)約300萬,55歲以上人群的患病率約1%,65歲以上的老人患病率達(dá)1.7%,但在這1.7%的人群中,僅有 3.75% 的患者初發(fā)病時(shí)意識(shí)到自己患病,帕金森病誤診率高達(dá) 23.5%。

帕金森為何誤診率如此高?這跟帕金森早期的癥狀容易讓人忽視相關(guān),帕金森病早期癥狀如顫抖、走路不穩(wěn)、動(dòng)作緩慢僵硬、少言寡語等容易被誤認(rèn)為是老年人的正?,F(xiàn)象,這導(dǎo)致患者就診率非常低,常出現(xiàn)漏診現(xiàn)象。有研究發(fā)現(xiàn),大部分患者從出現(xiàn)癥狀到臨床確診,平均需要 10 個(gè)月;即便在上海、北京等一線城市,患者治療率不足 40%。

帕金森病的治療狀況在我國(guó)整體處于就診率不及時(shí)、延誤診斷率高、治療率低的狀態(tài),也是醫(yī)學(xué)面臨的重要問題。如果早點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的話患者經(jīng)過治療可以減輕癥狀、預(yù)防并減少遠(yuǎn)期運(yùn)動(dòng)并發(fā)癥,過上趨于正常人的生活。但是發(fā)現(xiàn)的遲,病癥到了中晚期的話,患者飽受疾病折磨,生活質(zhì)量嚴(yán)重降低。

因?yàn)樵缙谂两鹕陌l(fā)病癥狀并不明顯,傳統(tǒng)的診斷方式需要經(jīng)過一系列判斷。其中,有一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)是基于一系列指定動(dòng)作的完成狀況進(jìn)行判定。傳統(tǒng)的診斷方式之一是通過帕金森評(píng)定量表UPDRS對(duì)患者一一進(jìn)行評(píng)估。

醫(yī)生依據(jù)帕金森評(píng)定量表指導(dǎo)患者完成動(dòng)作,然后依據(jù)患者的完成情況進(jìn)行逐項(xiàng)打分,大概需要30分鐘甚至更久。期間可能因?yàn)樯眢w協(xié)調(diào)性、緊張等因素受到來自自我懷疑和醫(yī)生言語帶來的心靈傷害。這種診斷的方式依賴語言溝通,時(shí)間成本較高,并且評(píng)分主要依賴醫(yī)生的肉眼觀察,如動(dòng)作的距離、幅度、頻率等,缺乏量化指標(biāo),有可能出現(xiàn)因主觀性導(dǎo)致的偏差。

騰訊醫(yī)療人工智能實(shí)驗(yàn)室近日推出了一項(xiàng)AI輔助診斷帕金森病的新技術(shù),在這個(gè)新技術(shù)的輔助下可以實(shí)現(xiàn)帕金森病的運(yùn)動(dòng)功能日常評(píng)估和早期篩查,醫(yī)生可在3分鐘內(nèi)完成診斷過程,診斷速度提升10倍。

這個(gè)AI輔助診斷新技術(shù)名為帕金森病運(yùn)動(dòng)功能智能評(píng)估系統(tǒng),基于無可穿戴傳感器的運(yùn)動(dòng)視頻分析技術(shù),針對(duì)帕金森病人的運(yùn)動(dòng)視頻自動(dòng)實(shí)現(xiàn)帕金森評(píng)定量表UPDRS評(píng)分。

簡(jiǎn)單來說,用戶無需穿戴任何傳感器,僅需通過攝像頭拍攝(普通智能手機(jī)即可滿足),做一些帕金森評(píng)定量表的簡(jiǎn)單動(dòng)作,如伸掌握拳,手部輪替等動(dòng)作,系統(tǒng)可識(shí)別運(yùn)動(dòng)視頻中的身體部位的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),定量分析動(dòng)作指標(biāo),完成診斷過程。

有人會(huì)懷疑同一個(gè)的動(dòng)作因?yàn)楦鞣N原因大家最終的呈現(xiàn)效果都不同,機(jī)器如何做到分辨這些細(xì)微差距?

機(jī)器可以診斷細(xì)微動(dòng)作離不開先該智能評(píng)估系統(tǒng)的三大核心技術(shù):動(dòng)態(tài)特征捕捉(通過姿態(tài)卷積預(yù)測(cè)全身關(guān)節(jié)位置),時(shí)序分析技術(shù)(通過時(shí)序卷積保證全身關(guān)節(jié)在時(shí)間維度上的連貫性),以及動(dòng)態(tài)分析技術(shù)(利用記憶網(wǎng)絡(luò)和人體動(dòng)力學(xué)模型輸出可靠的運(yùn)動(dòng)指標(biāo))。

這三大核心技術(shù)可以捕捉并分析動(dòng)作,并分辨出細(xì)微差異。據(jù)騰訊醫(yī)療AI實(shí)驗(yàn)室介紹,用戶的動(dòng)作按照身體關(guān)節(jié)點(diǎn)可以被拆分為上百個(gè)可識(shí)別的關(guān)鍵點(diǎn),然后通過建立模型進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)。

比如一個(gè)手部,會(huì)設(shè)置21個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。隨著手部進(jìn)行各種動(dòng)作,關(guān)鍵點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡會(huì)變得不同,在頻率、距離、角度、速度等方面的數(shù)據(jù)上有變化。這些測(cè)量的運(yùn)動(dòng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)會(huì)被用來訓(xùn)練AI系統(tǒng)。經(jīng)過深度學(xué)習(xí),它就可以分辨出帕金森病患者動(dòng)作上的細(xì)微差異。

然后通過運(yùn)動(dòng)視頻分析技術(shù),分析捕捉到的患者動(dòng)作,依據(jù)模型進(jìn)行“可量化”和“精細(xì)化”的評(píng)測(cè)。借助這些評(píng)測(cè),醫(yī)生可以更高效地評(píng)測(cè)帕金森病患者的病情,對(duì)患者進(jìn)行分級(jí),并制定更有針對(duì)性的治療方案。

這個(gè)系統(tǒng)診斷的效果如何呢?來自復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科副主任,國(guó)家老年疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心(華山)帕金森主研究者王堅(jiān)教授表示:“目前預(yù)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)顯示,帕金森病運(yùn)動(dòng)功能智能評(píng)估系統(tǒng)的AI評(píng)分結(jié)果與專家人工評(píng)分結(jié)果的一致性非常接近,完全達(dá)到預(yù)期效果,后續(xù)更大規(guī)模的正式臨床試驗(yàn)在積極準(zhǔn)備的過程中?!?/p>

目前這個(gè)AI診斷系統(tǒng)還未正式投入應(yīng)用,接下來它將通過更多嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)來學(xué)習(xí)和進(jìn)步。未來要實(shí)現(xiàn)讓患者使用普通的智能手機(jī)自助拍攝,在家庭場(chǎng)景下就能完成帕金森病的運(yùn)動(dòng)功能日常評(píng)測(cè)。

除了診斷帕金森外,騰訊醫(yī)療AI實(shí)驗(yàn)室也正在把它的視頻分析技術(shù)應(yīng)用到腦癱患者術(shù)前步態(tài)分析、足球運(yùn)動(dòng)員傷后恢復(fù)訓(xùn)練運(yùn)動(dòng)功能狀態(tài)測(cè)評(píng)、老人運(yùn)動(dòng)能力日常評(píng)測(cè)等更多運(yùn)動(dòng)障礙性疾病的輔助診斷中。

騰訊醫(yī)療AI實(shí)驗(yàn)室其他主要產(chǎn)品還包括臨床輔助決策支持系統(tǒng),面向腦卒中、急性冠脈綜合癥等高危易誤診疾病提供臨床輔助決策支持,以及心電圖智能分析軟件,利用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)心電圖監(jiān)測(cè)結(jié)果的自動(dòng)判讀和預(yù)警等,創(chuàng)造更多的AI+醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景。

騰訊醫(yī)療AI實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人范偉博士表示:“通過純視頻分析,客觀量化帕金森病患者在日常生活中的行動(dòng)障礙和服藥后的有效性。對(duì)于患者、患者家屬和醫(yī)生都是一件好事情。從事AI醫(yī)療相關(guān)的研究工作后切身地感受到醫(yī)學(xué)的博大精深,它是非常綜合的科學(xué)。它既有科學(xué)的部分,也包涵了倫理的內(nèi)容。AI可以解決其中一些關(guān)鍵技術(shù)問題,比如,提高效率,帶來便利,但它也不能解決所有問題。路還很長(zhǎng),我們還需要繼續(xù)向前?!?/p>

騰訊正積極探索和布局人工智能技術(shù)在不同醫(yī)療場(chǎng)景的應(yīng)用,騰訊醫(yī)療AI實(shí)驗(yàn)室是專為醫(yī)療領(lǐng)域打造的人工智能實(shí)驗(yàn)室,采用美國(guó)-中國(guó)雙中心模式,目前在硅谷、北京、深圳設(shè)立了三個(gè)分支。實(shí)驗(yàn)室的主要研究方向是基于自然語言理解、醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)、醫(yī)療影像、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、多模態(tài)分析等基礎(chǔ)技術(shù)構(gòu)建醫(yī)學(xué)知識(shí)引擎、醫(yī)療推理引擎、臨床輔助診斷引擎、問診對(duì)話引擎等智能平臺(tái)。

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