IBM聯(lián)合輝瑞開發(fā)AI算法 可遠(yuǎn)程診斷帕金森病嚴(yán)重程度
今后,只要佩戴可穿戴式設(shè)備,老年人就能足不出戶檢測自己是否患有帕金森病,并能清晰知道自己的嚴(yán)重程度。
近日,IBM與輝瑞公司(Pfizer)等機(jī)構(gòu)合作開發(fā)了一種新算法,可以利用AI遠(yuǎn)程分析人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),從而判斷其患帕金森病的嚴(yán)重程度。相關(guān)研究成果已發(fā)表在自然(Nature)出版集團(tuán)旗下刊物《科學(xué)報(bào)告》(Scientific Reports)上。
帕金森病是一種常見的神經(jīng)系統(tǒng)變性疾病,主要癥狀為震顫、肢體僵硬、運(yùn)動(dòng)遲緩和步態(tài)障礙等。目前沒有檢驗(yàn)方法能有效確認(rèn)一個(gè)人是否患有帕金森病。用于評估帕金森病嚴(yán)重程度的是世界運(yùn)動(dòng)障礙學(xué)會(huì)帕金森病綜合評量表(MDS-UPDRS)。
在評估過程中,醫(yī)生會(huì)要求患者做出走路、輕敲手指和踩腳等動(dòng)作,并用0-4的等級判斷患者動(dòng)作的幅度、頻率和質(zhì)量,最終評估其患病的嚴(yán)重程度。然而這種評估方式的主觀性較強(qiáng),評估的準(zhǔn)確性很大程度上取決于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn),而且還會(huì)產(chǎn)生“白大褂效應(yīng)”(患者因看到醫(yī)生血壓升高,導(dǎo)致醫(yī)生診斷不準(zhǔn)確)。
IBM研發(fā)的算法通過可穿戴式設(shè)備,獲取人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),并將其轉(zhuǎn)換成一系列 “節(jié)點(diǎn)”(syllables),每個(gè)動(dòng)作都可以對應(yīng)多個(gè)由“節(jié)點(diǎn)”組成的序列。這些序列就是判斷帕金森病嚴(yán)重程度的標(biāo)志:正常人的“節(jié)點(diǎn)”序列在統(tǒng)計(jì)分布上是顯著的,而帕金森病患者的“節(jié)點(diǎn)”序列是雜亂無章的。
通過可穿戴設(shè)備記錄的患者走路時(shí)的手臂彎曲和轉(zhuǎn)換的“節(jié)點(diǎn)”序列
借助AI算法,整套系統(tǒng)可以評估患者姿勢不穩(wěn)和步態(tài)障礙(PIGD)的情況,也可以借助MDS-UPDRS量表估算患者帕金森病的總體嚴(yán)重程度。
該論文的第一作者、IBM工程師Avner Abrami在其博客文章表示:“這種方法的另一個(gè)好處是,與要求患者去診所看醫(yī)生相比,遠(yuǎn)程醫(yī)療檢查的執(zhí)行頻率更高?!毖芯咳藛T稱,如果該技術(shù)未來投入應(yīng)用,它能一天24小時(shí)監(jiān)測患者的神經(jīng)系統(tǒng)狀態(tài),并用平均持續(xù)時(shí)間少于10分鐘的運(yùn)動(dòng)作為評估數(shù)據(jù)。相比之下,如果使用傳統(tǒng)方式,患者需要一年到醫(yī)院測量幾次,而且評估結(jié)果往往帶有較強(qiáng)的主觀性。
不同患者的“節(jié)點(diǎn)”序列(上),模型估計(jì)的姿勢不穩(wěn)和步態(tài)障礙(PIGD)(左下),模型估計(jì)的帕金森病嚴(yán)重程度(右下)
據(jù)介紹,該研究是IBM與輝瑞公司合作的藍(lán)天計(jì)劃(BlueSky)項(xiàng)目的一部分。項(xiàng)目于2016年啟動(dòng),目的在于能開發(fā)出一種系統(tǒng),以改善進(jìn)行帕金森病藥物臨床試驗(yàn)的方式。要實(shí)現(xiàn)BlueSky項(xiàng)目的目標(biāo),基本前提是對臨床試驗(yàn)進(jìn)行數(shù)字化處理。為此,首先需要在日常生活中連續(xù)不斷地收集帕金森病患者的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),其次開發(fā)AI算法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究,最后對患者的運(yùn)動(dòng)功能進(jìn)行實(shí)時(shí)評估。
在新冠疫情的背景下,這項(xiàng)技術(shù)還可以減少中老年人出門的次數(shù),降低其感染新冠病毒的風(fēng)險(xiǎn)。 “如何擴(kuò)大遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)范圍以幫助易受新冠病毒感染的患者留在家中越來越受到關(guān)注,而我們的研究表明神經(jīng)病學(xué)家能夠遠(yuǎn)程、準(zhǔn)確地評估帕金森病患者?!?論文作者之一、IBM研究人員Vittorio Caggiano稱。
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