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OD体育官网|腾讯医疗AI实验室首推视频分析辅诊技术,诊断帕金森病仅需3分钟
本文摘要:随着社会人口老龄化问题的减轻,帕金森病等老年神经发育疾病渐渐演进为最重要的社会问题。目前,中国帕金森病患者人数大约300万,55岁以上人群的患病率大约1%,65岁以上的老人患病率约1.7%,但在这1.7%的人群中,仅有3.75%的患者初发作时意识到自己患病,帕金森病误诊率高达23.5%。 帕金森为何误诊率如此低?

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随着社会人口老龄化问题的减轻,帕金森病等老年神经发育疾病渐渐演进为最重要的社会问题。目前,中国帕金森病患者人数大约300万,55岁以上人群的患病率大约1%,65岁以上的老人患病率约1.7%,但在这1.7%的人群中,仅有3.75%的患者初发作时意识到自己患病,帕金森病误诊率高达23.5%。

帕金森为何误诊率如此低?这跟帕金森早期的症状更容易让人忽略涉及,帕金森病早期症状如发抖、走路不大位、动作较慢笨拙、少言寡语等更容易被误以为是老年人的长时间现象,这造成患者就医亲率非常低,经常经常出现漏诊现象。有研究找到,大部分患者从经常出现症状到临床发病,平均值必须10个月;即便在上海、北京等一线城市,患者治疗率严重不足40%。

帕金森病的化疗状况在我国整体正处于就医亲率不及时、延后诊断率低、治疗率较低的状态,也是医学面对的最重要问题。如果不来找到的话患者经过化疗可以减低症状、防治并增加远期运动并发症,过上渐趋正常人的生活。

但是找到的太迟,病症到了中晚期的话,患者备受疾病虐待,生活质量相当严重减少。因为早期帕金森的发作症状并不显著,传统的临床方式必须经过一系列辨别。

其中,有一个关键环节是基于一系列登录动作的已完成状况展开判断。传统的临床方式之一是通过帕金森评定量表UPDRS对患者一一展开评估。医生依据帕金森评定量表指导患者已完成动作,然后依据患者的已完成情况展开再行评分,大约必须30分钟甚至更加幸。

期间有可能因为身体协调性、紧绷等因素受到来自自我猜测和医生言语带给的心灵损害。这种临床的方式倚赖语言交流,时间成本较高,并且评分主要倚赖医生的肉眼仔细观察,如动作的距离、幅度、频率等,缺少分析指标,有可能经常出现因主观性造成的偏差。

腾讯医疗人工智能实验室近日发售了一项AI辅助临床帕金森病的新技术,在这个新技术的辅助下可以构建帕金森病的运动功能日常评估和早期筛查,医生可在3分钟内已完成临床过程,临床速度提高10倍。这个AI辅助临床新技术取名为帕金森病运动功能智能评估系统,基于无以穿着传感器的运动视频分析技术,针对帕金森病人的运动视频自动构建帕金森评定量表UPDRS评分。(图:源于腾讯微信公众号)非常简单来说,用户需要穿着任何传感器,仅有须要通过摄像头摄制(普通智能手机才可符合),做到一些帕金森评定量表的非常简单动作,如晃掌控拳,手部更替等动作,系统可辨识运动视频中的身体部位的关键节点,定量分析动作指标,已完成临床过程。有人不会猜测同一个的动作因为各种原因大家最后的呈现出效果都有所不同,机器如何做辨别这些微小差距?机器可以临床微小动作必不可少先该智能评估系统的三大核心技术:动态特征捕猎(通过姿态卷积预测全身关节方位),时序分析技术(通过时序卷积确保全身关节在时间维度上的连贯性),以及动态分析技术(利用记忆网络和人体动力学模型输入可信的运动指标)。

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这三大核心技术可以捕猎并分析动作,并辨别出有微小差异。据腾讯医疗AI实验室讲解,用户的动作按照身体关节点可以被拆卸分成上百个可辨识的关键点,然后通过创建模型展开辨识检测。

(图:源于腾讯微信公众号)比如一个手部,不会设置21个关键点。随着手部展开各种动作,关键点的运动轨迹不会显得有所不同,在频率、距离、角度、速度等方面的数据上有变化。这些测量的运动统计数据不会被用来训练AI系统。经过深度自学,它就可以辨别出有帕金森病患者动作上的微小差异。

然后通过运动视频分析技术,分析捕捉到的患者动作,依据模型展开“可分析”和“精细化”的评测。利用这些评测,医生可以更加高效地评测帕金森病患者的病情,对患者展开分级,并制订更加有针对性的化疗方案。

这个系统诊断的效果如何呢?来自复旦大学附属华山医院神经内科副主任,国家老年疾病临床医学研究中心(华山)帕金森主研究者王坚教授回应:“目前实实验的数据表明,帕金森病运动功能智能评估系统的AI评分结果与专家人工评分结果的一致性十分相似,几乎超过预期效果,先前更加大规模的月临床试验在大力打算的过程中。”目前这个AI诊断系统还并未月投放应用于,接下来它将通过更加多严苛的实验来自学和变革。未来要构建让患者用于普通的智能手机自助摄制,在家庭场景下就能已完成帕金森病的运动功能日常评测。

除了临床帕金森外,腾讯医疗AI实验室也正在把它的视频分析技术应用于到脑瘫患者术前步态分析、足球运动员受伤后完全恢复训练运动功能状态项目管理、老人运动能力日常评测等更加多运动障碍性疾病的辅助临床中。腾讯医疗AI实验室其他主要产品还包括临床辅助决策支持系统,面向脑卒中、急性冠脉综合症等高危不易复发疾病获取临床辅助决策反对,以及心电图智能分析软件,利用AI技术构建心电图监测结果的自动辨识和预警等,建构更好的AI+医疗应用于场景。

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腾讯医疗AI实验室负责人范伟博士回应:“通过显视频分析,客观分析帕金森病患者在日常生活中的行动障碍和服药后的有效性。对于患者、患者家属和医生都是一件好事情。专门从事AI医疗涉及的研究工作后切身地感受到医学的博大精深,它是十分综合的科学。

它既有科学的部分,也涵括了伦理的内容。AI可以解决问题其中一些关键技术问题,比如,提高效率,带给便捷,但它也无法解决问题所有问题。路还很长,我们还必须之后向前。

”腾讯于是以积极探索和布局人工智能技术在有所不同医疗场景的应用于,腾讯医疗AI实验室是专门医疗领域打造出的人工智能实验室,使用美国-中国双中心模式,目前在硅谷、北京、深圳成立了三个分支。实验室的主要研究方向是基于自然语言解读、医学知识图谱、深度自学、医疗影像、贝叶斯网络、多模态分析等基础技术建构医学知识引擎、医疗推理小说引擎、临床辅助临床引擎、问诊对话引擎等智能平台。


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