AI如何帮助中国300万“帕金森”患者？

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评估过程中，患者无需穿戴传感器，站在摄像头前按照指示完成一系列动作后，系统在收集到合规视频数据后3分钟内完成视频分析并给出帕金森病的运动评估。

钛媒体编辑丨付梦雯

颤抖、肢体僵硬、运动功能减退、步态异常，作为老年人群一种典型的慢性疾病，帕金森的症状常常伴随着时间缓慢出现。

据中国医师协会神经内科医师分会统计，截止2017年4月，全球已有超过1000万名帕金森病患者，有近300万在中国。

世界顶级帕金森专家、伦敦国王学院帕金森综合诊断主任Ray Chaudhuri感慨，“癌症、糖尿病、老人病、中风等领域都已经用了新潮的方式来监控，但是帕金森居然还用一个量表。”

目前，医院诊断帕金森病普遍采用UPDRS/MDS-UPDRS量表，患者需要戴上传感器，在医生指导下完成每个部分的规定动作，医生依据患者的完成情况逐项打分，整个过程大概需要30分钟。

UPDRS量表部分内容

“虽然通过量表会有很多数据出来，但是不同的衡量会有很大的误差和不一致性。”Ray Chaudhuri认为需要有更“新潮”的方式改变传统量表评分的效率低、成本高等问题。

10月7日，腾讯与英国移动医疗企业Medopad、Ray Chaudhuri教授三方宣布，将共同启动帕金森AI辅诊技术联合研发。腾讯医疗AI实验室将提供帕金森病运动功能视频分析方面的AI技术和能力，Medopad则通过自身App，让患者在家庭场景使用，帮助帕金森病患者扩大运动能力评估场景，并且降低评估成本。

三方合作方式，图片来源：腾讯医疗AI实验室主任范伟分享PPT

该帕金森AI辅诊技术基于腾讯医疗AI实验室与华山医院神经内科王坚教授的研发基础，评估过程中，患者无需穿戴传感器，站在摄像头前按照指示完成一系列动作后，系统在收集到合规视频数据后3分钟内完成视频分析并给出帕金森病的运动评估。

腾讯医疗AI实验室与复旦大学附属华山医院进行了双盲实验，今年8月份，在一场学术会议上，王坚教授曾表示，该预实验的数据显示，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非常接近，完全达到预期效果，后续更大规模的正式临床试验在积极准备的过程中。

虽然从解决方案的准确度来考虑，传感器能获得更好的数据，但采用运动视频分析可以让患者不用穿戴传感器便可以进行运动评估，以便于在家庭场景中应用。

“如果需要两个医生帮你戴上所有的感应器，基本上这个技术就可以被淘汰了。”腾讯医疗AI实验室主任范伟坦言，让帕金森病人24小时戴感应器不太可能，“如果真的想要监控那么多细节，比如手指的细节，要穿戴多少个感应器，在家庭环境里面不可能。医院里面有可能做得到，但是非常冗长。”

范伟介绍，该系统所使用的运动视频分析技术，具备深度学习和图像识别两种能力，在人体上设定上百个可识别的关键节点，并使用检测仪来追踪这些节点在频率、距离、角度和速度等方面的变化，以此建立模型来训练AI。

比如会在手部设置21个关键点，随着手部动作变化，关键点的运动轨迹会在频率、距离、角度、速度等方面的数据上有变化。

来自范伟分享PPT

为了更好的理解该系统，范伟展示了一个案例：英国一位真实的帕金森病人，用视频分析技术，通过点手指的动作来做分析。红色的曲线是左手，曲线的高度就是幅度（两指之间的距离），通过这个幅度可以计算出她的病况，也可以计算出她跟摄像头之间的距离。

Medopad CEO Dan Vahdat向钛媒体透露，“我们跟腾讯开启了AI的项目之后，针对不同的疾病提供解决方案。现在在国王医院做帕金森疾病实验，大脑疾病、癌症、心脏疾病等等相关的药物使用我们也都在研究。”

这场合作缘起于今年2月份英国首相访华，彼时Medopad作为50家随访企业之一，在中国达成15项合计超过一亿英镑（约合1.4亿美元）的商业项目及合作协议。其中，Medopad将与腾讯共同推进人工智能在医疗平台领域的应用以促进医学研究和临床决策。

腾讯医疗AI实验室于去年9月份成立，相比于腾讯觅影，腾讯医疗AI实验室甚少出现在公众视野，而同样是医疗AI相关业务，腾讯医疗AI实验室又难免会被拿来与腾讯觅影相比较。

实际上，觅影融合了腾讯优图、 AI Lab 等多个 AI 实验室的技术能力，主要基于图像识别和自然语言处理技术进行开发。而医疗AI实验室并不隶属于AI Lab，与腾讯内部其他AI实验室属于并行关系，目前科研的方向是基于视频分析能力展开的运动功能评估系统，与觅影的方向完全不同。

范伟表示，目前合作推进并没有设立时间线。除帕金森病外，实验室还在尝试运用视频运动AI技术解决脑瘫、脊柱侧弯、中风等患者评估问题。（本文首发钛媒体，作者／付梦雯）

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