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騰訊AI可以幫助醫生診斷帕金森病了

前幾天,我們推出了一個可以幫助醫生診斷帕金森病的AI輔助診斷技術

原本需要30分鐘甚至更久的帕金森病診斷過程,在這個AI技術的幫助下提速,只需要3分鐘就能完成。

它叫帕金森病運動功能智能評估系統,是騰訊醫療人工智能實驗室Tencent Medical AI Lab自主研發的新技術。

三步輔診

輔助醫生診斷的過程也只有三步

患者站在攝影頭面前——依照指示做一系列動作——等待帕金森病運動功能智能評估系統的評估結果。

(實驗畫面一)

診斷的過程被描述得這麽簡單,是因為它在實際應用中就是如此簡單。

(實驗畫面二)

對於這種疾病,大家的認識可能還停留在身體不停顫抖,動作遲緩這樣的運動特徵上。

美國的拳王阿里就是一位帕金森病患者。1996年的亞特蘭大奧運會開幕式上,他緩慢地舉起火炬,全世界的觀眾在那一刻見證了他的堅強,也得以認識這種疾病的病症。

在中國,約有300萬帕金森病患者。這種疾病,在55歲以上人群的患病率約為1%。

然而,它早期發病的症狀並不明顯。要診斷是否患病,需要經過一系列判斷。其中,有一個關鍵環節是基於一系列指定動作的完成狀況進行判定。

傳統的診斷方式之一是通過帕金森評定量表UPDRS對患者進行評估。

它長這樣(局部):

醫生跟患者溝通後,指導患者完成動作,然後依據患者的完成情況進行逐項打分。

這樣一通操作下來,溝通和時間成本較高。另一方面,評分主要依賴患者的主觀描述和醫生的肉眼觀察,如動作的距離、幅度、頻率等,缺乏量化指標,也有可能出現因主觀性導致的偏差

三分鐘簡化

騰訊醫療人工智能實驗室研發的這套AI系統能把這一切簡化到三分鐘,並且讓效率和準確性得到提升,最主要是它完成了兩件事

一是深度學習

檢測的動作按照身體關節點,被拆分為上百個可識別的關鍵點,建立模型進行識別檢測。

比如一個手部,會設定21個關鍵點。

隨著手部進行各種動作,關鍵點的運動軌跡會變得不同,在頻率、距離、角度、速度等方面的數據上有變化。

在醫生和騰訊AI專家的幫助下,這些測量的運動統計數據會被用來訓練我們的AI系統。經過深度學習,它就可以分辨出帕金森病患者動作上的細微差異。

另一件事是識別分析

AI系統捕捉患者做出的動作,利用它的運動影片分析技術,識別影片中的身體部位的關鍵節點,依據模型,進行“可量化”“精細化”的評測。

借助這些評測,醫生可以更高效地評測帕金森病患者的病情,對患者進行分級,並制定更有針對性的治療方案。

國內外首個

這項AI技術在8月25日於廣州舉行的中國康復醫學會帕金森病與運動障礙康復專業委員會第一屆學術會議上被公布出來。

它是全球首個通過運動影片分析技術實現帕金森病的AI輔助診斷的技術。

在過去半年的時間裡,騰訊醫療人工智能實驗室的AI專家和複旦大學附屬華山醫院神經內科的醫學專家合力,通過一系列實驗,讓帕金森病運動功能智能評估系統不斷完善。

王堅教授

複旦大學附屬華山醫院神經內科副主任

國家老年疾病臨床醫學研究中心(華山)帕金森主研究者

目前預實驗的數據顯示,帕金森病運動功能智能評估系統的AI評分結果與專家人工評分結果的一致性非常接近,完全達到預期效果,後續更大規模的正式臨床試驗在積極準備的過程中。

范偉博士

哥倫比亞大學電腦博士

國際知名機器學習專家、騰訊醫療AI實驗室負責人

通過純影片分析,客觀量化帕金森病患者在日常生活中的行動障礙和服藥後的有效性。對於患者、患者家屬和醫生都是一件好事情。從事AI醫療相關的研究工作後切身地感受到醫學的博大精深,它是非常綜合的科學。它既有科學的部分,也包涵了倫理的內容。AI可以解決其中一些關鍵技術問題,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,我們還需要繼續向前。

這個AI系統,目前還未正式投入應用,接下來它將通過更多嚴格的實驗來學習和進步。

它未來要實現讓患者使用普通的智能手機自助拍攝,在家庭場景下就能完成帕金森病的運動功能日常評測。

騰訊醫療AI實驗室也正在把它的影片分析技術應用到腦癱患者術前步態分析、足球運動員傷後恢復訓練運動功能狀態測評、老人運動能力日常評測等更多運動障礙性疾病的輔助診斷中,創造更多AI醫療應用場景。

來源:騰訊

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