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騰訊實現(xiàn)AI輔助帕金森病診斷：我們從來沒有想過替代醫(yī)生

——轉(zhuǎn)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(cè)拉，老孫的臉上顯露出無奈和無助的神情，而老伴似乎已經(jīng)習以為常。

        老孫是一位帕金森病患者，患病已經(jīng)24年。帕金森病是一種中樞神經(jīng)系統(tǒng)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專科醫(yī)生，僅有1000多人，主要聚集在一線城市的三甲醫(yī)院里。

        2018年，騰訊醫(yī)療AI實驗室和國家老年疾病臨床醫(yī)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(yī)院神經(jīng)內(nèi)科主任醫(yī)師王堅教授團隊合作研發(fā)了“帕金森病運動功能智能評估系統(tǒng)”，這是全球首個通過視頻運動捕捉分析技術(shù)，實現(xiàn)帕金森病AI輔助診斷的技術(shù)。

        在騰訊醫(yī)療AI實驗室負責人范偉看來，這套系統(tǒng)的開發(fā)可以幫病人節(jié)省時間，提供臨床的金標準。

        范偉，騰訊醫(yī)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(yī)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(guī)治療中，醫(yī)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(wěn)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(jié)論？更不用說，每次診斷都要花去醫(yī)生30~40分鐘。

        上述 “帕金森病運動功能智能評估系統(tǒng)”能通過視頻捕捉技術(shù)識別患者身上的關(guān)鍵點，并引入人體動力學模型，評估患者的運動功能。總的來說就是用AI把原來醫(yī)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(shù)挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)量不足。和醫(yī)學影像學可用于大量人工標注的數(shù)據(jù)相比，通過視頻記錄的運動相關(guān)疾病的數(shù)據(jù)通常樣本量很少，研究人員往往只能搜集到一兩百例數(shù)據(jù)，這對于模型訓練來說遠遠不夠。為了解決這個問題，騰訊醫(yī)療AI實驗室通過AR及自動融合技術(shù)生成帶標記點的仿真數(shù)據(jù)，在短時間內(nèi)將訓練數(shù)據(jù)集擴充了數(shù)千倍，實現(xiàn)了對于數(shù)據(jù)采集和標注極限的突破。

        此外，為了提升這套系統(tǒng)的評估能力，范偉博士領(lǐng)導的研究團隊還創(chuàng)造性地研發(fā)了細粒度動作評估模型(Fine-grained Model)，實現(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（MC1D-CNN），解決了數(shù)據(jù)采集，動作切割的挑戰(zhàn)；采用多模態(tài)全方位運動評估技術(shù)（Fusing-Net），超越單模型性能，大幅提升打分一致性。

        騰訊醫(yī)療AI實驗室和華山醫(yī)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(shù)據(jù)顯示評分結(jié)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(yī)院合作，進一步擴大樣本數(shù)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。

        “從事醫(yī)療人工智能對我改變最大。”

        范偉從事大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用研究已經(jīng)20多年，曾經(jīng)服務(wù)過銀行業(yè)、電信運營商的客戶，和各種各樣的數(shù)據(jù)打過交道?！皠e人問我醫(yī)療是什么，我說醫(yī)療是科學、技術(shù)，是人文、倫理、法規(guī)，一言難盡?！?/span>

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

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

        騰訊AI醫(yī)療實驗室目前研究的很多病都跟運動相關(guān)，除帕金森，還有腦癱、脊柱側(cè)彎，以及歐美較為多發(fā)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(nèi)知名三甲醫(yī)院、醫(yī)生、政府通力協(xié)作，發(fā)揮騰訊的技術(shù)優(yōu)勢，把技術(shù)真正做扎實，讓它的有效性、安全性做到極致。

        在范偉看來，醫(yī)療有很多細分領(lǐng)域可以突破。在診療、疾病管理和康復環(huán)節(jié)，通過技術(shù)手段可以大大提高現(xiàn)有醫(yī)療系統(tǒng)的效率和效果，這些都是騰訊AI醫(yī)療實驗室希望進入的領(lǐng)域。

        “我們的目標就是在現(xiàn)有醫(yī)療環(huán)節(jié)中，尋找那些通過技術(shù)手段能夠讓醫(yī)生獲益最大的部分去實現(xiàn)，因為你幫助了醫(yī)生，就是幫助了病人?！?/span>

【本文原載于騰訊《騰云》雜志 （Tenyun）070期】