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腾讯医疗人工智能实验室范伟博士受邀在国际顶级骨科大会做主题报告

2019-05-13 14:28 来源:网络

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5月2日-5日,2019年国际骨关节炎研究学会世界大会(OARSI World Congress 2019)在加拿大多伦多举行,腾讯医疗人工智能实验室负责人范伟博士受邀参加大会并发表题为“人工智能在患者护理中的应用”的主题演讲,与来自世界各地的专家和学者分享范博士利用人工智能技术在病人护理领域的研究成果与应用进展。


腾讯医疗人工智能实验室负责人范伟博士受邀在OARSI做主题报告

骨关节炎是一种严重影响患者生活质量的关节退行性疾病,预计到2020年将成为第四大致残性疾病,给患者、家庭和社会造成巨大的经济负担。该病可导致关节疼痛、关节畸形、肌肉萎缩与活动功能障碍等,进而增加心血管事件的发生率及全因死亡率。随着病情的发展,还会出现运动障碍等问题,需要进行长期的日常监测与康复训练,因此对病情进行评估与管理极为重要。

AI“重新定义”运动障碍疾病评估

对于运动障碍类疾病的防治,AI如何帮助医生与患者呢?范伟博士在会上分享了他带领的团队在相关方向上的探索与进展。以帕金森病为例,范伟博士介绍了首推的全球第一个利用AI视频分析技术进行帕金森病运动功能评估的智能系统。

范伟博士介绍,帕金森病是常见病,又是慢性病,客观定量评估患者病情的严重度是长期需求,这意味着患者在患病后需要频繁地往返医院进行病情管理,耗时耗力。与此同时,针对帕金森病的评估,国际上采用的是帕金森病评定量表UPDRS/MDS-UPDRS,医生通过人工观察的方式,根据患者完成指定动作的流畅程度进行打分和综合病情评定。完整的一套流程需要半小时以上,这一方法不仅增加了医生和患者的负担,还存在着显而易见的主观性。

腾讯的帕金森病运动功能智能评估系统能够有效改善这一情况。通过无可穿戴传感器视频分析技术,患者按照指示完成UPDRS/MDS-UPDRS量表中指定动作的一部分并用摄像头拍摄(普通智能手机即可满足)即可,系统将自动识别患者一只手的21个关键节点,对手部姿态进行定量分析,实现帕金森病患者在家庭环境下自助拍摄视频、自动运动功能评估。据了解,这一系统3分钟内就能给出帕金森病的运动评估,辅助医生将诊断速度提升10倍。


AI实现脑瘫患者术前步态分析

在AI技术的帮助下,UPDRS评分实现“可量化”和“精细化”,提高运动评测精度。借助这些评测,医生可以更高效地评测帕金森病患者的病情,对患者进行分级,并制定更有针对性的治疗方案。

除此之外,类似的运动视频分析技术还可以用于其他运动功能评估场景,如:脑瘫患者在手术前的步态分析、脑卒中病人康复期的运动功能评估、足球运动员受伤后的恢复训练中的运动功能状态评测等。

让诊断更科学 AI为医生提供多维“证据”

许多慢性疾病的发生都是静悄悄的,患者在前期并没有明显的症状,加上单一的检查并不能为医生提供全面诊断的依据,令疾病的诊疗被延误。随着AI技术的应用,这种状况得到了明显改善。范伟博士介绍,AI可通过对用户的动作、语音、步态的进行分析,为医生提供更多维度的分析依据,帮助疾病早筛和患者监测管理,实现多维度的科学管理。

以同样会影响患者运动功能的多发性硬化症(Multiple Mclerosis)为例,多发性硬化症是一种罕见且不能治愈的神经系统进展行疾病,症状多样,主要损害脊髓、大脑以及视神经,具有致残性,患者刚开始时会视力模糊、四肢疲劳、行走困难,在反复的复发-缓解过程中症状将会逐渐加重,严重的会失明、瘫痪。而且其患者基本上是15~40岁的青少年,是家庭和社会的中坚力量,给个人、家庭和社会带来重大的影响及危害。

依托人工智能技术,医生将能够对多发性硬化症患者的日常动作、语音语态、步态等数据进行监测,借助这些评测,医生可以更高效且准确地评测患者的病情,对患者进行分级,并制定更有针对性的治疗方案,提升疾病的治疗效果。

会上,范伟博士还分享了在医学自然语言处理,医疗知识图谱,医学chatbot, 银屑病筛查、心血管疾病诊断与手术规划、癌症放疗规划、EKG分析等疾病领域的研究与探索。他表示:“一直以来,我们积极探索人工智能技术在不同医疗场景的应用,通过研发AI技术,构建良好的技术生态,服务于医患双方,提高工作效率,优化就医体验,解决医生最关心的临床问题。同时也希望发挥自身在医疗AI医疗领域的优势,在骨关节炎的预防、管理和治疗做深入研究。”

范博士的讲座引起与会专家的强烈兴趣,也针对一些话题展开热烈的交流。例如,有专家问到医疗AI技术与传统AI技术的区别是什么?范博士的观点是,医疗场景的复杂性决定了没有一种AI技术是普适的,绝大多数临床实际问题的解决都需要多种AI技术的结合,比传统行业的AI技术应用复杂得多。也有专家问到医疗AI技术的应用过程中的临床试验问题。范博士强调,医疗AI一定要做RCT(随机对照Randomized Controlled Trial)实验,不是常用的交叉验证(Cross Validation),今后将会利用医疗AI与大数据引领真实世界的临床实验(Real-world clinical trials) ,这一点对于医疗AI技术进入临床使用非常关键。

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