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騰訊實現AI輔助帕金森病診斷:我們從來沒有想過替代醫生

2019.07.11

行業動態

騰訊實現AI輔助帕金森病診斷:我們從來沒有想過替代醫生

——轉自騰訊

        采訪/ 徐可 張謙

        撰文/ 徐可

        看上去這是一個中國普通家庭的日常:孫大爺和老伴忙著包餃子,當孫大爺正準備把包好的滿滿一盤餃子放進冰箱時,他的身體卻突然定住了,動彈不得,老伴伸出沾著面粉的手,把他的身體往一側拉,老孫的臉上顯露出無奈和無助的神情,而老伴似乎已經習以為常。

        老孫是一位帕金森病患者,患病已經24年。帕金森病是一種中樞神經系統的退行性疾病。在中國,像老孫這樣的患者還有300萬。在中國治療帕金森病的??漆t生,僅有1000多人,主要聚集在一線城市的三甲醫院里。

        2018年,騰訊醫療AI實驗室和國家老年疾病臨床醫學研究中心(華山)帕金森病主要研究者、復旦大學附屬華山醫院神經內科主任醫師王堅教授團隊合作研發了“帕金森病運動功能智能評估系統”,這是全球首個通過視頻運動捕捉分析技術,實現帕金森病AI輔助診斷的技術。

        在騰訊醫療AI實驗室負責人范偉看來,這套系統的開發可以幫病人節省時間,提供臨床的金標準。

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        范偉,騰訊醫療AI實驗室負責人。哥倫比亞大學計算機博士,國際知名機器學習專家,2019 全球最有影響力醫療人工智能TOP100專家之一。

        AI如何助力帕金森病診斷?

        在帕金森病常規治療中,醫生每隔一段時間就要對病人進行評估,讓病人做一套動作,典型的動作比如:拇指和食指分開到最大幅度再進行對指,然后對其穩定性進行評分。機器和人眼,誰更容易疲勞?誰又能準確地下結論?更不用說,每次診斷都要花去醫生30~40分鐘。

        上述 “帕金森病運動功能智能評估系統”能通過視頻捕捉技術識別患者身上的關鍵點,并引入人體動力學模型,評估患者的運動功能??偟膩碚f就是用AI把原來醫學界使用多年的主觀性MDS-UPDRS指標,變成客觀可量化的新標準來提高帕金森病的評估效率和精確性。

        這其中面臨的最大技術挑戰就是數據量不足。和醫學影像學可用于大量人工標注的數據相比,通過視頻記錄的運動相關疾病的數據通常樣本量很少,研究人員往往只能搜集到一兩百例數據,這對于模型訓練來說遠遠不夠。為了解決這個問題,騰訊醫療AI實驗室通過AR及自動融合技術生成帶標記點的仿真數據,在短時間內將訓練數據集擴充了數千倍,實現了對于數據采集和標注極限的突破。

        此外,為了提升這套系統的評估能力,范偉博士領導的研究團隊還創造性地研發了細粒度動作評估模型(Fine-grained Model),實現了對頻率等動作指標進行精細量化測量;建立多通道深度卷積神經網絡模型(MC1D-CNN),解決了數據采集,動作切割的挑戰;采用多模態全方位運動評估技術(Fusing-Net),超越單模型性能,大幅提升打分一致性。

        騰訊醫療AI實驗室和華山醫院共同做了一個實驗:讓專家對近200例患者的1000多段視頻打分,形成共識分,然后對機器進行訓練。訓練完后再讓機器對不同嚴重程度的受試者打分,并與專家共識分進行匹配,數據顯示評分結果的一致性非常接近。

        在過去的半年多時間里,他們積累了上百個臨床試驗樣本。未來還將和英美的頂尖醫院合作,進一步擴大樣本數量。為了提高診斷的準確性,也將對帕金森病開展分項評估的研究。

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        “從事醫療人工智能對我改變最大?!?/span>

        范偉從事大數據和人工智能相關領域的應用研究已經20多年,曾經服務過銀行業、電信運營商的客戶,和各種各樣的數據打過交道?!皠e人問我醫療是什么,我說醫療是科學、技術,是人文、倫理、法規,一言難盡?!?/span>

        他坦陳,醫療業是他經歷過的所有行業中最復雜的,而醫療人工智能對他的改變也最大。首先,醫療的數據有很多合規性和倫理方面的要求。如果數據獲取是非法或者不合規的,那么結果也是不合規的。其次,醫療的臨床實驗都是隨機對照實驗(RCT),這意味著數據是不可預先設置的,需要按照醫療的流程去找真實世界里的合規數據做測試。最后一點,也是最重要的,醫療AI不能僅追求平均和最好的結果,關鍵是要保證最壞的結果也是人可以接受的。

        “有人說30年之后不需要醫生。這是不會發生的,我們從未想過替代醫生?!?范偉說。

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        騰訊AI醫療實驗室目前研究的很多病都跟運動相關,除帕金森,還有腦癱、脊柱側彎,以及歐美較為多發的多元性硬化癥等。團隊分布在硅谷、北京和深圳,實驗室也在與國內知名三甲醫院、醫生、政府通力協作,發揮騰訊的技術優勢,把技術真正做扎實,讓它的有效性、安全性做到極致。

        在范偉看來,醫療有很多細分領域可以突破。在診療、疾病管理和康復環節,通過技術手段可以大大提高現有醫療系統的效率和效果,這些都是騰訊AI醫療實驗室希望進入的領域。

        “我們的目標就是在現有醫療環節中,尋找那些通過技術手段能夠讓醫生獲益最大的部分去實現,因為你幫助了醫生,就是幫助了病人?!?/span>

【本文原載于騰訊《騰云》雜志 (Tenyun)070期】


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