只要站在手機的攝像頭前，按照指示完成一系列動作，患者在3分鐘內(nèi)即可完成帕金森病的運動評估。10月7日晚在香港，騰訊醫(yī)療AI實驗室推出國內(nèi)外首個帕金森病AI輔助診斷工具，其診斷速度比平常提升10倍。發(fā)布會上，“醫(yī)療AI會不會替代醫(yī)生”再度成為熱門話題。
無需穿戴任何傳感器
7日晚，在2018年第22屆國際帕金森及運動障礙大會召開期間，騰訊公司與英國移動醫(yī)療公司Medopad在香港舉辦簽約發(fā)布會，宣布啟動帕金森病領(lǐng)域的AI技術(shù)聯(lián)合研發(fā)。Medopad公司是一家健康技術(shù)公司，旨在利用數(shù)據(jù)和技術(shù)為每個人提供健康的全面分析。
帕金森病是老年人群一種典型的慢性疾病，但由于前期病癥不明顯，常出現(xiàn)就診不及時、延誤診斷率高、治療率低等現(xiàn)象。而早發(fā)現(xiàn)的患者經(jīng)過治療可以減輕癥狀，預(yù)防并減少遠(yuǎn)期運動并發(fā)癥，過上趨于正常人的生活。
據(jù)騰訊醫(yī)療AI實驗室負(fù)責(zé)人范偉介紹，此次騰訊醫(yī)療AI實驗室推出的“帕金森病運動功能智能評估系統(tǒng)”，基于無可穿戴傳感器的運動視頻分析技術(shù)，可識別運動視頻中的身體部位關(guān)鍵節(jié)點，定量分析動作指標(biāo)。并按照國際量表，實現(xiàn)帕金森病評分的“可量化”和“精細(xì)化”，實現(xiàn)帕金森病的早期篩查功能，提高診斷效率和診療質(zhì)量。
在AI技術(shù)的輔助下，用戶無需穿戴任何傳感器，患者僅需站在手機攝像頭前按照指示完成一系列動作，在短短3分鐘內(nèi)即可完成帕金森病的運動評估，診斷速度提升10倍。這也是國內(nèi)外首個通過運動視頻分析技術(shù)實現(xiàn)帕金森病的AI輔助診斷工具。
這意味著，通過AI技術(shù)手段，未來可實現(xiàn)讓患者使用普通的智能手機自助拍攝，在家庭場景下完成帕金森病的運動功能日常評測，為患者和醫(yī)生省去大量就診或者隨訪時間。
新技術(shù)可應(yīng)用于運動評估
在此之前，騰訊醫(yī)療AI主要應(yīng)用于兩個領(lǐng)域：一個是AI醫(yī)療影像處理，運用計算機視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對各類醫(yī)學(xué)影像進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，在早期食道癌、宮頸癌、肺癌、乳腺癌等領(lǐng)域輔助醫(yī)生進行高效、精準(zhǔn)的診斷與篩查。
另一個領(lǐng)域是AI輔診“智能導(dǎo)診技術(shù)”，比如騰訊的人工智能通過與患者的對話，在海量數(shù)據(jù)庫中幫助推薦最“匹配”的醫(yī)生，緩解醫(yī)院導(dǎo)診的壓力。
在這兩個領(lǐng)域，騰訊已經(jīng)與包括深圳市二醫(yī)院、南山醫(yī)院等全國多家醫(yī)院合作。
而對帕金森病的智能運動評估，則是騰訊醫(yī)療AI在上述兩項的基礎(chǔ)上，開拓的第三個“運動視頻分析”領(lǐng)域。它所使用的運動視頻分析技術(shù)，具備深度學(xué)習(xí)和圖像識別兩種能力，在人體設(shè)定上百個可識別的關(guān)鍵節(jié)點，并使用檢測儀來追蹤這些節(jié)點在頻率、距離、角度和速度等方面的變化，以此建立模型來訓(xùn)練AI。
未來，該技術(shù)除了用于帕金森病的輔助診斷，還可以用于其他可量化、精細(xì)化的運動評估。
醫(yī)療AI能否替代醫(yī)生？
騰訊AI Lab機器學(xué)習(xí)中心相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，大家要明確一個前提，技術(shù)只是輔助，醫(yī)生才是主體。如果醫(yī)生不能作為主體參與進來，AI恐怕很難落地?！搬t(yī)學(xué)跟AI的結(jié)合，最重要也是最難的地方是我們怎么把醫(yī)學(xué)知識融入技術(shù)當(dāng)中，而不僅僅是把技術(shù)用在醫(yī)學(xué)上面?！?/p>
該負(fù)責(zé)人介紹，醫(yī)療AI不單純是技術(shù)問題，醫(yī)療事關(guān)生命，不是技術(shù)就能完全解決的。因此，“醫(yī)療AI將完全取代醫(yī)生”的說法是不可取的。
該負(fù)責(zé)人坦承，算法研究員應(yīng)該往長遠(yuǎn)看。騰訊在美國做的一個項目是通過醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)、病歷，幫助醫(yī)生判斷癌癥病人能活多久。假如這個病人只能活一周，醫(yī)療AI的醫(yī)療方案是A；假如這個病人還能活5年，醫(yī)療方案則是B?！爱?dāng)我們能做一些醫(yī)生還做不到的事情，這才是算法從業(yè)者的終極目標(biāo)。”