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在摄像头前面抬抬腿、走走路，计算机就能帮助医生诊断患者是否罹患帕金森病、脑血管病等神经系统疾病。具备上述功能的“多模态神经系统疾病智能辅助诊断系统”，是北京协和医院与中国科学院软件研究所十余年开展深度医工交叉合作的标示性成果。该成果致力于将人机交互技术与神经科学相结合应用于临床实践。近日，研究成果刊发在计算机领域顶级期刊《美国计算机协会通讯》上。
“随着计算机科学技术的不断发展以及人类对于生理信息与疾病之间关系认知的逐渐深入，通过计算机获取并分析生理信息、检测神经系统功能疾病变得可行，且具有很大的研究价值与发展空间。”中国科学院软件研究所研究员田丰说。
神经系统疾病易漏诊，他们想到AI辅助
常见的神经系统疾病包括脑血管病、帕金森病、阿尔茨海默病等。一旦患病，随之而来的是认知功能和运动功能障碍，对患者本人及其家庭造成严重的经济和心理负担。随着我国加速步入老龄化社会，老年人的健康问题日益受到重视，老年神经系统疾病严重影响到老年人的寿命和生活质量。神经系统疾病临床诊断的主要手段是神经功能评价。
“神经科医生评价一个人的神经功能，往往比较主观，比如有的医生认为患者达到了四级肌力，但换一个医生评估的结果可能就会有差异。”北京协和医院神经科主任朱以诚教授告诉记者，目前临床上主要通过神经系统检查和各种量表、测试、问卷调查等方法对病人的神经功能进行评价。然而，神经系统的独特性决定了对神经功能描述的复杂性和困难性，受医生的主观判断影响较大。
如何提升专科医生，特别是基层医疗机构的专科医生诊断神经系统疾病的能力？朱以诚的脑海中萌芽了这些想法。
“可以采用人机交互技术！”田丰为朱以诚送来了“锦囊”。
人机交互技术是指通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现人与计算机的对话。“人机交互技术有助于记录更多数据，对于临床医生和神经科学家们深入了解大脑具有重要意义。通过新一代人机交互方式——自然人机交互，人们可以使用触觉、手势、语音、肢体、生理信号实现与计算机自然对话。”田丰告诉记者，在自然人机交互系统中，用户能够高效地从计算机中获取信息，同时，计算机也能对用户予以准确地感知与理解。
自然人机交互除了具备计算、存储等传统计算机能力外，还具有强感知能力、多通道能力与自然性等特点，可以弥补传统神经功能评价方法的缺陷，提供定量化、多模态和非任务态监测的支持。“我们希望通过深度视觉传感器捕捉人体姿态和动作，通过一系列AI算法分析，进行动作的语义理解，最后输出定量数据。”田丰说。
建立数据库，他们让智能诊断“一展身手”
“锦囊”有了，怎么用呢？先要有数据！
平常对人体疾病的判断是以生理功能的描述为基础的。比如人们可以计数血中红细胞的数量和血红蛋白的浓度，诊断贫血等疾病。而神经系统的独特性决定了对神经功能描述的复杂性和困难性。
今年8月28日，由北京协和医院牵头发起，全国13家神经科医院参与的关于神经功能定量评价系统的研究性多中心临床试验正式启动。本次临床试验旨在建立中国人群运动与认知功能定量评测参数常模（即全国正常人群数据模型），为神经系统疾病辅助诊断与功能定量评测提供参数规范。
“本次多中心临床试验将覆盖超5000人，覆盖国内12个省区市的13家神经科医院。主要用于建立全国性的神经功能定量参数常模并确定正常值范围。”中科睿医是试验承办方，其首席执行官范向民介绍，为确保数据的准确性，试验将根据性别、年龄、受教育程度等条件设置多个分组，如“50岁男性初中”组、“60岁女性高中”组等。“精准的分组将确定精准的参考范围，为后续神经科医生诊断患者提供参考。”
“此前，医生根据半定量经典量表，通过与用户交流及询问方式进行打分。但是，针对同一患者，多位神经科医生给出的分数及诊断可能不一致。这也是临床存在的痛点之一。而认知功能数字化测量系统将改写这一局面。”范向民说。
“本次临床试验完成后，我们将建立完整的神经功能定量评价体系，包括评测硬件设备、软件平台、参数体系及正常值范围（即人群常模）。”范向民指出，针对运动与认知功能的定量评价系统应用后，有望成为新一代神经科室的基础设施。通过定量描述患者神经系统功能，辅助神经科医生为神经系统疾病患者做出准确诊断和精准评价，使神经功能检测也具有像血常规、心电图一样的标准化手段。
在北京协和医院与中科院软件所共同研发多年的科研成果基础上，中科睿医已实现认知功能定量化评测与运动功能定量化评测两款解决方案的成功转化落地。“我们据此开发了认知功能的筛查和评定系统，可以帮助患者在家进行居家认知功能的评价，进行健康管理。针对普通民众，也可以进行认知功能的评价，让人们掌握自己的状态，帮助人们在早期筛查发现一些问题。”田丰说。
更准确、更定量，他们进行临床检查2万余次
与认知功能定量化评测仅依靠软件系统不同，运动功能定量化评测则通过一台软硬件一体设备。前不久，国家“十三五”科技创新成就展在京举行，“多模态神经系统疾病智能辅助诊断系统”入选展览。
这一辅助诊断系统通过构建运动功能检查、认知功能检查、书写与手功能检查、智能餐具检查及手机日常操作异常检测等子系统，弥补了传统神经功能评价方法存在的不足。
“这套运动功能的评价系统，可以定量采集用户的各种参数。”田丰告诉记者，“我们在其中用了非常前沿的动作捕捉技术和AI算法，帮助大夫做各项运动功能参数的量化评价，特别是解决主观评价中各种评价标准结果不一致的问题。”
“与过去相比，便利程度明显提高。”朱以诚表示，运动评估有很多，过去比如步态分析地毯，通过压力感受器进行步态感知，但只能产出二维数据，另外还有一些穿戴类设备，用运动传感器捕捉，但对病人和操作者来说都不是很方便。“我们研制的设备只需要患者在摄像机前完成一套标准测试动作，不需要患者穿戴任何传感器，更方便、更定量！”
“比如震颤患者，就可以用这套定量评估的设备去观察患者的震颤特征，判断患者到底更像帕金森病还是老年性的震颤。”朱以诚介绍，“再比如帕金森病患者，在用药一段时间后，病情改善了多少，人眼评估相对比较主观，特别是一天之内的细微变化很难分辨出来；患者开药回家服药，两个月后病人复诊说‘好了一点’，医生不太可能记得两个月前病人的状态，病人说的‘好了一点’也无法量化评估，只是主观感受，很难作为进一步调药的依据，所以，治疗监测方面尤其需要此系统的助力。”
该定量评估设备目前已在北京协和医院、南京鼓楼医院、中南大学湘雅医院、四川大学华西医院等国内大型三甲医院得到应用，累计进行临床检查2万余次。
“对于基层医院，还可以借助该系统开展辅助诊断，以弥补基层医生专科培训不足、经验不足的问题。”朱以诚说。
“21世纪是神经科学的时代，特别是在老龄化社会进程中，脑血管病、帕金森病等更成为常见疾病。”朱以诚表示，利用自然人机交互技术采集患者和医生信息，可以进一步服务诊疗过程，改变诊疗模式。“如应用于跌倒风险评估，康复效果评估等，未来将超越某一专科，在多领域开展应用。”
当然，对于人机交互用于神经系统疾病的辅助诊断，未来仍有诸多问题要解决。
田丰坦言，目前虽然已经研制出了许多关键技术工具，但这些技术工具对于神经系统疾病评价参数仍没有形成医学行业标准，导致评估体系不健全、评价结果通用性差等问题，未来需要扩大该工具的数据采集范围，推进相关参数标准的普及。
“应抓紧构建云端融合的交互式神经功能评价模型，形成集医院、家庭、移动设备于一体的通用多通道评价和辅助诊断平台，并进一步拓宽该类技术在全国乃至世界范围内关键医学研究以及重大医疗保健任务中的应用，为未来神经系统疾病的临床诊断与治疗带来技术突破和产业革新。”田丰说。
（本报记者 崔兴毅）
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