“AI+医疗”蓝海初现,从智能诊断、精准治疗到脑机接口

​上个月,科技部在京召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会,这也是继人工智能写入十九大报告后,第一个关于落实其发展的国家级会议。为推进这项规划的实施,会议宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室。

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在四家首批国家新一代人工智能开放创新平台中,第三个是医疗影像平台。如同当年的“互联网+”一样,人工智能+细分行业可能是 AI 技术真正落地的最佳方式。在医疗领域,互联网与人工智能带来的效率提升和流程优化,究竟能为医疗系统、医生执业和患者群体带来什么价值?

就医疗领域而言,检查、诊断和治疗是三大核心内容。麦肯锡咨询公司今年发布的报告估计,医疗领域的人工智能工具预计可以为行业带来 30%-50% 的效率提升。而针对发达国家,人工智能将为医疗卫生系统节省近 2% 的 GDP。

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摘自麦肯锡报告 AI, the next digital frontier?

智能诊断:辅助医生的第一步

医学影像检查往往是医生了解患者真实病情的首要方式。医学影像人工智能主要指的是基于图像识别和机器学习的医学影像分析,也是目前“AI+医疗”最热门的一个领域。仅国内从事医学影像智能诊断的初创公司已有近三十家,而腾讯、阿里巴巴、京东等大公司也均有布局。

这个领域 AI 主要做的是实现更加自动化、精准的影像融合、影像分割、病灶勾画、病变标记等。按照应用科室不同,目前实践较多的是肺结节筛查、糖尿病性视网膜病变筛查、肿瘤勾画、病理分析等。

本次入选首批国家新一代人工智能开放创新平台的是腾讯觅影,目前他们为食管癌、肺癌、糖尿病性视网膜病变筛查三个病种开发的 AI 工具已经进入临床预试验。据悉,未来腾讯觅影还将进军乳腺癌、宫颈癌等病种的筛查。对医生而言,这样的 AI 工具可以节省部分阅片时间,辅助进行更精准的诊断。

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腾讯觅影的食管癌筛查示例

但是,仍有很多病变是仅凭医学影像很难判断的,需要深入观察器官内部方可确定。如胃镜及胃镜下活检,依然是目前诊断胃癌的金标准。但因胃镜检查较为痛苦,且需要一定的技术要求和设备等因素,限制了其在人群大规模筛查中的应用。

2000年,以色列科学家发明了胶囊内镜,患者像服药一样将智能胶囊吞下,它随胃肠肌肉的运动节奏运行,同时对经过的腔段连续摄像,以数字信号传输图像给病人体外携带的图像记录仪进行存储记录,通常吞服 8~72 小时后随粪便排出体外。医生通过影像工作站分析该记录,可以了解病人整个消化道的情况,进而做出诊断。

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“可以吃”的胶囊内镜

经过近20年的发展,胶囊内镜已成为小肠疾病的一线诊断方式。随着新型磁控胶囊内镜的出现,它的适应症已由小肠扩展到食管、结肠甚至胃。今年十月,《中国磁控胶囊胃镜临床应用专家共识》正式推出。未来,胶囊内镜结合微型手术机器人,也有望实现传统内镜的检查加活检的功能。

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“胶囊”一样的微型可折叠机器人

精准治疗:医生的得力助手

比起进入人体内的微型机器人,在手术室环境中使用的体外医疗机器人发展更为迅速。从上世纪80年代起,国外就开始尝试将工业机械臂加以优化后,应用于医疗领域。

经过三十多年的探索,各类机器人已经成功应用于不同科室,使手术更加微创、精准、高效。在中国国际电视台(CGTN)近期播出的节目 Rediscovering China 中,详细记录了一次由我国自主研发的医疗机器人辅助完成的脑部微创手术。

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采访中,在神外领域最为顶尖的北京天坛医院专家提到,机器人也可以满足远程手术的需要。人工智能可以在一定程度上补充我国部分地区医疗资源稀缺的短板,把有限的医疗资源聚集在一起,在辅助医生的同时,让偏远地区的人们也有机会享受优质医疗资源。

与需要开颅手术植入硬膜下片状电极的皮层脑电(ECoG)不同,视频中做的是立体定向脑电图(SEEG)电极植入术。通过微创的方式,可将数根立体定向电极植入患者颅内,便于查证癫痫病灶、进行大脑皮层功能定位和诱发试验,并为神经科学探索提供数据来源。术前借助软件可以设置电极的路径,规避颅内动脉、静脉及重要功能区,大大降低手术风险;针对一些较小病灶,也可借助电极进行热凝毁损,避免开颅。

脑机接口:属于未来的“人机合一”

而类似这样的技术,正指向人工智能的下一个目的地——脑机接口。想要通过脑电实现指令传输,首先需要对脑部信息进行解码。借助 ECoG 和 SEEG,研究者可以记录人在语言理解、运动执行等过程中大脑皮层的神经活动,进而实现对不同音位、不同声调等关键信息或不同肢体动作指令的解码,再根据这些信息设计并实现实用化脑机接口。

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实验中恒河猴脑电信号的记录

这也是来自杜克大学医学中心的神经生物学教授 Miguel Nicolelis 研究团队在 2016 年完成的课题。他们为恒河猴植入电极,获取运动相关脑电信息并解码,用于训练相应算法。随后,借助一个自制的信号收集系统,即可完成大脑和电动轮椅的交互。实验证实,经过长时间训练,恒河猴对轮椅的控制程度也在不断提高。

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训练后恒河猴大脑可控制电动轮椅

在 2014 年的巴西世界杯开幕式上,Nicolelis 教授的团队也曾借助非侵入式的 EEG 脑电控制外骨骼,让年仅 14 岁的高位截瘫少年身着“机械战甲”完成下肢运动,顺利为世界杯开球。随后的两年中,团队将目光从非侵入式的脑机接口转向了对侵入式脑机接口的探索。与前者相比,后者信号传递更为快速准确,且传递期间更不易被干扰。

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非侵入式脑机接口助力 2014 年巴西世界杯开球

事实上,最早关于脑机接口的探索也是侵入式的,有一位先驱曾尝试借助计算机实现对患者视觉神经的辅助。1978 年,美国生物医学研究者 William Dobelle 通过神经外科手术将 68 个电极阵列植入到一位后天失明的残疾人视觉皮层中,并在眼镜上安装一个小型照相机,将信号发送到一台巨大的计算机解码、传输。最终,他成功感受到了光。

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上世纪 70 年代关于脑机接口的探索

在神经修复方面,与脑机接口相近的神经假体技术应用最为广泛,例如人工耳蜗。二者本质上相近,目的都是帮助病人恢复神经系统的部分功能,只是神经假体更偏向与神经的相连,而脑机接口是指与大脑直接相连。目前,使用医疗机器人辅助植入人工耳蜗也已在国际上成功实施。

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机器人辅助植入人工耳蜗

在神经调控方面也衍生了新的方向——脑深部电极刺激(Deep Brain Stimulation)。DBS 可以看作是一种不需要与外界沟通的脑机接口,通过一根或两根电极来刺激大脑内部特定核团,最终达到治疗或改善身体机能的效果。目前在临床上针对药物难治型帕金森病,DBS 已成为国际范围内较为先进的治疗方法,也是医疗机器人在神经外科应用的另一重要方向。

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借助脑深部电极刺激改善运动障碍

2017年3月,被称为“硅谷科技风向标”的 Elon Musk 创办了 Neuralink,致力于解决脑机接口的科学问题。如果说他所创建的 Tesla 和 SpaceX 的终极目标分别是推动清洁能源的使用和扩展人类在其他星球生存的可能性,那么 Neuralink 就是致力于加速“全面脑机接口时代”的到来。

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就目前的发展而言,非侵入式脑机接口只能接收干扰较强的头皮脑电信号(EEG),侵入式的则大多停留在较为局部的区域(如 ECoG、SEEG、人工耳蜗和 DBS)。在“AI+医疗”大潮即将到来的今天,我们看到人工智能在辅助人类提高生产力上的更多可能性;未来,人类与人工智能的共生与融合,也将带给世界更多深远的想象力。

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