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穿戴式装置和AI结合 打造医疗新样貌
 

【作者: imec】2019年06月20日 星期四

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文/imec编译/吴雅婷

本篇为和比利时鲁汶大学(KU Leuven)教授Sabine Van Huffel的访谈,她也是imec研究团队BioMED资料处理团队(Biomedical Data Processing Research Group)的主任,主要研究如何根据数学模型,让穿戴式装置更智慧化。例如,识别和过滤假影(artefact),还有结合甚至同步不同测量结果。


穿戴式装置的好处不胜枚举,将来势必会被用于人体保健。虽然如此,穿戴式装置仍需朝智慧化继续迈进,我们应该设计出一套新的商业和教育模型。


我们和比利时鲁汶大学(KU Leuven) 的教授Sabine Van Huffel进行访谈,她也是该大学工程学院电机工程学系BioMED资料处理团队(Biomedical Data Processing Research Group)的主任。 BioMED也是imec的研究团队,主要研究如何根据数学模型,让穿戴式装置更智慧化。例如,让这些模型识别和过滤假影(artefact),还有结合甚至同步不同测量结果,让医疗诊断更精确。


BioMED正和一批医师合作对抗疾病,例如:风湿病、心脏衰竭、癫痫和癌症。它也正和imec密切合作,结合imec提供的最先进穿戴式装置和BioMED发展的顶尖演算法。这样的组合简直是天作之合!


为所有医师组成的工程团队

人工智慧(AI,Artificial Intelligence)和智慧穿戴式装置将带来前所未有的医疗进展。事实上,人工智慧已经是让医院测量仪器更智慧化的因素之一。举例来说,这些仪器运用心脏和大脑曲线图(EEG,Electroencephalogram,脑波图),能自动侦测癫痫发作,或能辨识影像中的肿瘤组织。这些演算法也极具多功能性,能够快速学习,像是新增新型测量结果或读数。人工智慧飞快突破的重要领域之一就是放射学。这是因为演算法能够快速处理影像,并从放射学家做的笔记中汲取资讯学习。


多亏了穿戴式装置,病患在医院进行各式测量时能感到更舒适—而且病患也可以在家受到医疗监测。最好的例子就是睡眠研究。就目前而言,如果你有睡眠障碍,可能必须在睡眠研究中心待上一晚,而这个做法花费不斐。但试想,如果你能在睡在自家床上的同时,穿戴感测器一个月。就算这些感测器不像目前医院使用的仪器那样准确,穿戴式感测器测出的结果其实会比较可靠,因为这些测量将在现实环境中进行,而且测量过程会历经一段较长的时间。


另一个例子是在新生儿加护病房,对早产儿进行医疗监测。对这些小婴儿来说,透过穿戴式装置或床上的感测器进行医疗监测,不仅让他们处在更舒适的状态,这样的监测还事关生死。和鲁汶大学附设医院(Leuven UZ)的新生儿科合作,BioMED正在研究造成这些婴儿感到压力的原因。


如果婴儿在发育历程的前几周或前几个月感受到压力—例如因为必须和医疗监测仪器和导线相接,婴儿感到压力会影响到他们的(脑部)发育。但透过穿戴式装置,这些婴儿较能正常发育。

有趣的是,穿戴式装置未必会是以穿戴在身上的形式呈现。例如,感测器若是被嵌入在你的床上或车座里,一样可以运作如常。又例如,你将可以在购买新车时,要求新增「健康检查」功能,这和你现在要求增添汽车热电椅配备是一样的。这样的现象也出现在智慧型手机。在以前,手机只被用来打电话,但现在它们的功能远不止于此。同样的,汽车的功能将不仅仅是带你从甲地到乙地而已。



图一 : imec已经发展出可被嵌在汽车座椅上的感测器,用来监测呼吸和心跳率。这只是未来人们可能在乘坐车辆的同时,还能进行健康检查的预示而已。而被嵌在家中床垫的感测器将能测量你的睡眠品质,以尽早诊断出睡眠障碍,像是睡眠呼吸中止(sleep apnea)。BioMED正和鲁汶大学附设医院一同发展这类的睡眠检查装置。
图一 : imec已经发展出可被嵌在汽车座椅上的感测器,用来监测呼吸和心跳率。这只是未来人们可能在乘坐车辆的同时,还能进行健康检查的预示而已。而被嵌在家中床垫的感测器将能测量你的睡眠品质,以尽早诊断出睡眠障碍,像是睡眠呼吸中止(sleep apnea)。BioMED正和鲁汶大学附设医院一同发展这类的睡眠检查装置。

然而,要让这个愿景成真,仅有设计良好的软硬体设备是不够的。研究者已然明白,要说服医师为特定疾病进一步研究穿戴式装置的相关应用,并非轻而易举的事。这是为什么?首先,也是最重要的,穿戴式装置必须足够准确、可靠,而不只是「小装置」而已。这代表着,认证机制对突破穿戴式装置的发展将非常重要。


另外,医师没有时间探究大多数的资料和每个装置的特定介面,这是事实。因此,在医师培训中辅以更多相关技术学科,并扩展医师对人工智慧的知识,是件重要的事。然而,要达成这个目标,将需要一个专业的生医工程师团队待在现场,以协助医师处理穿戴式装置提供的新资料。毕竟医师要能对病患进行诊断,又不至于因操作电脑和庞大的数据量而不堪负荷。

因此,如果我们想要尽早在普通科和专科医师日常工作中使用穿戴式装置,有些事情必须改变。例如:病患医疗基金的给付机制,以及日后采用的经营模式。举例而言,我们是否要向药局购买这些穿戴式装置,并在使用后丢弃?还是我们可以从个人医疗基金机构租用这些装置呢?又或者,我们是否会在医院拿到这些穿戴式装置,并在使用后归还,好让某个小组杀毒消菌、重新设置装置,给下个病患使用?



图二 : 由imec和Holst Centre共同研发,具备感测器功能的智慧OK绷原型。有个好例子可以用来预示发展穿戴式装置后可能出现的情景:使用者在药局买了个(便宜的)OK绷,并在使用后将之丢弃—就像现在的验孕产品。
图二 : 由imec和Holst Centre共同研发,具备感测器功能的智慧OK绷原型。有个好例子可以用来预示发展穿戴式装置后可能出现的情景:使用者在药局买了个(便宜的)OK绷,并在使用后将之丢弃—就像现在的验孕产品。

我们对穿戴式装置的未来发展目前只能思考到此。可是我们现在又身在怎样的处境呢?更具体说来,BioMED当前的发展有哪些部分能提供我们预示,为了健康,我们将来要如何运用穿戴式装置和人工智慧?


感测器记录日常 小至捡起一枝笔

风湿是个常见的疾病,其疾病发展也被严密监测。目前,为了监测风湿病,病患要定期在物理治疗师陪同下做标准复健运动,物理治疗师会填写一份评分表,并用码表手动计时。但如果……?


如果你不必再做这些复健运动,取而代之地,在上臂配戴一副穿戴式装置,它能识别你的动作,像是穿袜子、上楼、捡东西等等。

追根究柢,这些动作和你在物理治疗师陪同下模拟做出的那些,是一样的。鲁汶大学附设医院风湿科和BioMED合作,已经发展出一套系统,由具感测器的智慧手环以及加速计组成;该加速器因为具备BioMED精妙的数学模型,能够识别病患日常生活中的特定动作,还能测量病患完成某个动作所需的时间长短,并将之转换成分数,这就跟病患和物理治疗师在医院所做的是相同的事情。



图三 : 利用这个简单的穿戴式装置并应用智慧演算法,风湿病患者可在家受医疗监测。
图三 : 利用这个简单的穿戴式装置并应用智慧演算法,风湿病患者可在家受医疗监测。

此穿戴式装置的功能现在已被扩充,能测量心脏活动,亦即心电图(ECG,Electrocardiogram),好改善识别病患所做动作的功能。对病患来说,这样的好处是他们不必频频前往医院看诊;而对医师来说,穿戴式装置纪录了病患在日常中的运动,较能反映真实生活,而不只是纪录病患在诊所努力完成指定动作的特定时刻。诸多其他的量测点也能在一段较长的时间内被记录下来。


协助移除肿瘤的数学

尽管穿戴式装置的智慧功能带来不少好处,这些装置却不一定是具备智慧功能的唯一工具。让穿戴式装置智慧化的数学模型,也可以用来提供医师更多有关正确诊断和治疗的资讯。移除肿瘤就是个例子。目前,磁振造影(MRI,Magnetic Resonance Imaging)的成像是利用磁振扫描仪(MR scanner,Magnetic Resonance scanner)。医师则利用这些影像来辨识需切除之肿瘤组织。


肿瘤组织和健康组织的组成是不同的,这可以从组织的频谱中看出来;利用磁振频谱学(MR Spectroscopy),组织在同样的磁振扫描仪中接受测量。当所有磁振造影影像都接受测量后,即是磁振频谱造影(MRSI,Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging)。如果测得的组织频谱能在用数学模型分析的磁振造影影像中被识别,医师更能区别健康组织和恶性组织,甚至可能察觉肿瘤内的恶性程度变化。



图四 : 利用数学模型,磁振造影影像可根据测得的组织频谱加上色彩。事实上,这张频谱是该组织组成的一种生化指纹,而且能更详尽地区分正常组织和肿瘤组织/坏死组织的差别。
图四 : 利用数学模型,磁振造影影像可根据测得的组织频谱加上色彩。事实上,这张频谱是该组织组成的一种生化指纹,而且能更详尽地区分正常组织和肿瘤组织/坏死组织的差别。

也因为只有专业的频谱学家才能分析频谱影像,BioMED已将频谱资讯转换成「生化指纹」,这些指纹和可辨识组织的特征相符,而各组织类型在磁振造影影像中皆以不同颜色区别。对放射师来说,这样能更容易解析出肿瘤及其周围。这些演算法现在能以产品形式售出,供医院使用,也能让放射师的磁振频谱影像分析工作变得更简易。鲁汶和根特大学附设医院(UZ Leuven and Ghent)的放射科已经测试这套软体的辨识大脑肿瘤功能。


杜绝癫痫发作

有些癫痫患者发现药物治疗对他们来说没有效果。但如果他们的癫痫发作属于局部性的(Focal Epilepsy,局部型癫痫),那么这些病患可以藉由手术,切除病灶来获得改善。


一般来说,病患会在医院进行为期一周的术前评估,在这段时间,他们会进行各种检查,以尽可能清晰地定位出造成癫痫发作的特定大脑部位。脑波图读数取自放在头部的电极,那些电极会以高时间解析度测量脑部所产生的电位差。功能性磁振造影(fMRI,Functional MRI)的高空间解析度将大脑活跃的部位视觉化,也提供了重要资讯。


但如果结合脑波图和功能性磁振造影,并在同一台磁振扫描仪进行此两种医疗测量,会怎么样呢?由于两者间互补的解析度特性,EEG-fMRI的组合让我们可能可以更准确定位癫痫活动,不论在时间或空间解析度上皆然。

然而,以脑波图测量的负面结果,便是脑波图读数在磁振扫描仪造成额外的影像变形,这对读数的品质产生不利的影响。 BioMED和鲁汶大学附设医院神经科合作,已经发展出一些演算法,藉由结合脑波图和功能性磁振造影消除影像变形,能更准确定位造成癫痫的大脑部位。一座软体平台已经设计完备,但在可供临床使用前,它仍需进行更多的多中心测试(Multi-centric Testing)。


为癫痫打造的「助听器」

为了协助提供病患解决方案,让一间公司在一项研究计画开始时便一同参与,当然是件好事。爱美科研发计画「imec.icon」其中的一项专案「SeizeIT」便是这样的案例。和三家厂商—比利时生物制药商UCB、比利时可穿戴装置制造商Byteflies和比利时工业设计公司Pilipili,以及鲁汶大学附设医院的神经科、小儿神经科合作,BioMED发展出一项给癫痫患者使用的穿戴式装置。这个装置外观像是挂在耳后的助听器。透过结合大脑、心脏和肢体活动三者的医学测量,此装置能监测癫痫发作。



图五 : 此为SeizeIT计画研发的「助听器」,能够侦测癫痫发作。这对监测病患状态和开发不同药物来说是重要的。
图五 : 此为SeizeIT计画研发的「助听器」,能够侦测癫痫发作。这对监测病患状态和开发不同药物来说是重要的。

就这点来说,此处所指的癫痫发作并非一般认知中的手脚抽搐,而是指一种癫痫类型,这类的癫显发作更难以识别。为了能够适度监测病患,并了解哪些药物对病患有效,掌握特定时间内癫痫发作的时机和次数这类客观数据和资讯,是至关重要的。有了Seize IT计画的原型,这个目标现在有机会达成;这个原型将发展成能销售至市场的产品,是欧盟创新与科技学院(EIT,European Institute of Innovation and Technology)Health社群网络资助的一项主要欧洲后续计画的一部份。


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