认知功能|看这项“医工交叉”成果如何落地开花_

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采访人员，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。 ”田丰告诉采访人员，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。