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9月21日是第31個“世界阿爾茨海默病日”。《中國阿爾茨海默病報告2024》顯示，截至2021年我國的阿爾茨海默病及其他癡呆患病人數(shù)已接近1700萬例。存在著明顯的高發(fā)病率、低知曉率、低診斷率、低治療率的“一高三低”現(xiàn)象。

而伴隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，類似于阿爾茨海默病這樣的精神系統(tǒng)疾病診治將迎來新機遇。

大展身手

在2024年中國國際服務(wù)貿(mào)易交易會上，諸多針對精神系統(tǒng)疾病搭載人工智能技術(shù)的診療設(shè)備集中亮相健康衛(wèi)生服務(wù)專題展區(qū)。

作為國家精神疾病醫(yī)學(xué)中心和國家精神心理疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心，北京安定醫(yī)院集中展出了5款相關(guān)產(chǎn)品——認(rèn)知調(diào)控和神經(jīng)調(diào)控治療軟件、基于AI的抑郁癥輔助治療系統(tǒng)、AI腦電情緒評估系統(tǒng)、智心智愈AI抑郁測評系統(tǒng)及腦電臨床特征測定系統(tǒng)。

人工智能技術(shù)為疾病診療帶來了巨大變化， 據(jù)了解，當(dāng)前抑郁癥的評估主要依賴于量表，這種方法具有較高的主觀性，容易導(dǎo)致誤診和漏診。而利用人工智能技術(shù)，我們可以客觀地識別抑郁癥的數(shù)字生物標(biāo)志物，從而更準(zhǔn)確地篩查和評估抑郁風(fēng)險及心理健康狀態(tài)。

以“智心智愈AI抑郁測評系統(tǒng)”為例，運用計算機視覺和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能數(shù)據(jù)技術(shù)，以AU（面部動作單元 Facial Action Unit）的微表情檢測為基礎(chǔ)，融合目光朝向、面部朝向、語音、語義等多模態(tài)信號，基于深度學(xué)習(xí)算法，對抑郁癥患者的面部特征及語音特征等進(jìn)行多模態(tài)融合分析并構(gòu)建數(shù)理模型，可以有效進(jìn)行抑郁癥的快速篩查及嚴(yán)重程度評估。

北京天壇醫(yī)院則帶來全球第一款應(yīng)用于卒中臨床評估的人工智能輔助診療機器人，可以對患者面部的變化、語言和構(gòu)音能力、肢體運動功能、神經(jīng)刺激反饋等進(jìn)行全方位評測。這款機器人用于卒中嚴(yán)重程度評估的NIHSS量表全流程自動評分準(zhǔn)確率達(dá)到95%。

而在北京兒童醫(yī)院展臺，“一一”和“丫丫”兩個機器人格外吸引眼球，他們是一款搭載AI功能的孤獨癥數(shù)字化評估干預(yù)系統(tǒng)，可以為孤獨癥患兒提供個性化的評估和干預(yù)方案，幫助他們改善社交和溝通能力。

大有可為

關(guān)于AI在精神系統(tǒng)疾病診治過程中起到的獨特作用，北京安定醫(yī)院主任醫(yī)師、國家精神心理臨床醫(yī)學(xué)研究中心副主任張玲表示，相比于精神心理科的傳統(tǒng)診療方式，人工智能具備海量的知識庫，可以整合多種算法模型，在疾病識別、診斷、治療和科學(xué)研究等多個方面發(fā)揮重要作用。通過快速分析海量的臨床數(shù)據(jù)，包括癥狀表現(xiàn)、病史記錄以及行為數(shù)據(jù)等，運用復(fù)雜算法和模型進(jìn)行綜合評估，有效減少了傳統(tǒng)診斷中人為判斷的主觀性和誤差。

她還表示，人工智能具備強大的早期篩查能力。能夠從社交媒體數(shù)據(jù)、日常行為數(shù)據(jù)等多渠道獲取信息，在患者癥狀還未明顯顯現(xiàn)時，就敏銳地捕捉到異常跡象，為早期干預(yù)爭取寶貴時間。

宣武醫(yī)院神經(jīng)外科主治醫(yī)師王開亮表示： AI還可以根據(jù)患者的基因、生活方式和病史，為患者制定個性化的治療方案。AI驅(qū)動的可穿戴設(shè)備和遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)可以實時監(jiān)測患者的健康狀況，及時發(fā)現(xiàn)異常并采取干預(yù)措施。

而在手術(shù)過程中，AI的作用也同樣巨大，王開亮表示，AI可以對患者的腦部影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，幫助神經(jīng)外科醫(yī)生規(guī)劃手術(shù)路徑，識別重要的腦功能區(qū)和結(jié)構(gòu)，減少手術(shù)對正常組織的損傷。例如，在深部腦刺激（DBS）手術(shù)中，AI可以輔助確定電極植入的最佳位置，提高手術(shù)的精確性和效果。AI結(jié)合術(shù)中導(dǎo)航系統(tǒng)，可以實時追蹤手術(shù)器械的位置，為醫(yī)生提供實時反饋。它還能通過分析術(shù)中腦電圖和神經(jīng)生理信號，輔助監(jiān)測患者的神經(jīng)功能狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)和避免潛在的手術(shù)并發(fā)癥。

針對目前存在的問題，張玲認(rèn)為，一是確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性并加強隱私保護，防止因數(shù)據(jù)問題影響診斷或?qū)е码[私泄露風(fēng)險。二是提高與臨床實踐的融合度，使其更易操作，降低醫(yī)生學(xué)習(xí)成本。

王開亮也認(rèn)為，數(shù)據(jù)質(zhì)量非常重要，AI模型的性能高度依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性。然而，醫(yī)療數(shù)據(jù)通常存在不完整、不均衡的問題，而且在不同地區(qū)和人群中存在很大的變異性。缺乏高質(zhì)量、多樣化的數(shù)據(jù)會限制AI模型的泛化能力。此外，需要發(fā)展更具可解釋性的AI模型，并提供直觀的可視化工具，使醫(yī)生能夠理解和信任AI的決策過程。

對于未來，兩位專家都充滿信心，認(rèn)為隨著技術(shù)進(jìn)步，未來人工智能還可能帶來更多革新。未來，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)更精準(zhǔn)地診斷和疾病發(fā)展預(yù)測。人工智能的出現(xiàn)使個體醫(yī)學(xué)與精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)快速發(fā)展，促進(jìn)了對于每個人的精準(zhǔn)治療，改變了傳統(tǒng)的醫(yī)療模式。