澳洲醫學重磅突破! 手機一掃, 就能識別中風先兆! 準確率超80%
//前言//
寒冷季節血液不通暢，
導致中風越來越容易發生。
這種病的治療越早越好，
晚幾分鐘可能就會影響療效。
現在，只需要一部智能手機，就能幫助及時識別早期中風！
#01：
澳洲醫學又一重大突破
手機一掃發現早期中風
中風影響著全球數百萬人，在澳大利亞，中風是導致死亡和永久性殘疾的主要原因之一。約有5% 的死亡是由中風引起的，而中風每年給澳大利亞的醫療保健系統造成62 億澳元的損失。
一旦發病並且沒有及時識別的話，耽誤幾分鐘的就會導致腦細胞的永久性損傷。有時因為耽誤治療，可能會發生癱瘓，嚴重的甚至死亡！
但是如果能夠早發現早治療的話，大部分中風的預後效果都是很好的。
澳洲小伙Joel Daniels在2022年就經歷了這樣的事。
一開始，他只是感受到左臂有些無力，但他並不知道這是為什麼。
圖片來源：9news
後來，幸虧他的妹妹Hannah是一名護士，她發現了Daniels左臉已經開始下垂了，立刻識別到這是中風。
來到醫院檢查，他的大腦已經在緩慢出血，不過幸虧發現得早，一切都還是可控的。
Daniels是幸運的，但是並不是每個人家裡都有醫生，對於這樣的家庭又該怎麼辦呢？
研究人員選擇訓練人工智慧，來完成這件事情！
現在澳洲有一項新的技術可以幫助人們在家中自行識別中風，只需要一台智能手機！
圖片來源：sciencedirect
皇家墨爾本理工大學開發了一種中風掃描功能，旨在快速檢測潛在的中風。
最近，這項研究成果被發布在了《Computer Methods and Programs in Biomedicine》上。
操作方法非常簡單，根據RMIT大學發布的一則演示視頻，操作者只需要在手機上打開程序，對準面部進行掃描。
幾秒鐘內，手機上就會出現初步診斷。
圖片來源：rmit
這樣一來，日常在家裡，人們就可以自行進行中風篩查，早預防早治療，尤其是有老人的家庭。
這種能夠識別中風的新型人工智慧使用了面部表情識別功能，根據面部動作編碼系統 （FACS）分析面部對稱性和特定的肌肉運動來檢測中風。
面部動作編碼系統 （FACS） 最初開發於 1970 年代，通過面部肌肉的收縮或放鬆對面部運動進行分類，為分析面部表情提供了詳細的框架。
圖片來源：rmit
「影響中風患者的一個關鍵參數是他們的面部肌肉通常會變得單側化，因此臉部一側的表現與另一側不同。」
所以通過人工智慧和圖像處理工具，可以檢測微笑的不對稱性是否有任何變化，以此作為中風的判斷依據，這也是這項技術的關鍵。
#02：
檢測準確率高達82%，
微妙跡象人類無法識別
雖然掃描技術仍處於測試的早期開發階段，但到目前為止，它檢測中風的準確率已經高達82%！
圖片來源：RMIT
在對這項技術的介紹中，研究人員指出，它不會取代全面的中風臨床診斷測試，但可以幫助更快地識別需要治療的人。這對於大部分家庭來說，已經是一個非常可靠的保障了。
皇家墨爾本理工大學負責這項研究的Dinesh Kumar教授表示，
「中風的早期發現至關重要，因為及時治療可以顯著提高康復結果，降低長期殘疾的風險，並挽救生命。但是人們通常無法識別早期微妙的跡象。」
但對於非專業人士來說，一些微小的表情變化很難識別或者聯想到疾病。
中風的癥狀包括思維混亂、部分或完全失去運動控制、言語障礙和面部表情減少。
圖片來源：fcneurology
但Kumar指出，研究表明，急診室和社區醫院漏診了近 13% 的中風病例，而沒有進行神經系統檢查記錄的患者中有 65% 是未確診的中風患者。
「在較小的地區中心，這一比率甚至可能更高。鑒於許多中風發生在家中，且初期護理通常由急救人員在非理想條件下提供，因此迫切需要實時、用戶友好的診斷工具。」
後續該團隊也在計劃與醫療保健提供者合作，將這項技術開發成應用程序，這樣人們使用起來也更加方便，並且可以應用到其他與面部表情相關的神經系統疾病篩查中。
不得不說，隨著近年來AI的興起，這是澳洲利用AI在醫療上的又一實用且重大的突破！
#03：
AI廣泛應用醫學領域
捕捉面部運動進行檢測
事實上，AI技術早就已經逐步滲透到醫學領域，為醫學發展以及醫療方面的創新帶來新變化。
除了文章提到的使用掃描和表情分析技術幫助識別早期中風，AI技術還可以與現代醫療技術上X射線、CT掃描等儀器可以與相配合，清晰準確地判斷出所存在的疾病位置。
例如，Google的DeepMind團隊開發的AI系統可以在乳腺癌篩查中提供與人類放射科醫生相媲美的診斷結果。谷歌的DeepMind還開發了一種AI系統，可以分析眼部掃描圖像，診斷50多種眼疾。
圖片來源：dimins
除此之外，AI在數據分析方面也能幫上大忙。
比如AI技術使用計算機視覺演算法處理病理圖像，提取病理的特徵，以此來幫助醫生更準確地判斷組織病變；
通過整合和分析患者的臨床數據，AI可以幫助醫生預測患者的病情發展趨勢，提前採取干預措施，改善患者的治療效果。
具體案例包括Epic Systems和Cerner等EHR供應商已經開始集成AI工具，用於預測住院風險和急性病發作。
還有PathAI的技術可以幫助病理學家更準確地確定癌症的類型和階段，從而制定更有效的治療計劃。
圖片來源：serenai
隨著相關技術的不斷發展，AI已經在醫學領域顯示出巨大的潛力。未來醫學領域一定會有更多的發展和變化，智能醫療也勢必將成為大趨勢之一。
最後
對於像中風一樣迫切需要早識別早治療的疾病來說，這樣的技術真的是所有人的福音。
不知道這項系統什麼時候能夠正式上線，並且普及到千家萬戶。
希望相關應用程序儘快面世，也希望AI技術在不斷發展中，經過更多的研究和改進，增加其準確性和可靠性，讓越來越多的人享受到智能醫療服務。
*以上內容系網友YOYO丫米自行轉載自澳洲微報，該文僅代表原作者觀點和態度。本站系信息發布平台，僅提供信息存儲空間服務，不代表贊同其觀點和對其真實性負責。如果對文章或圖片/視頻版權有異議，請郵件至我們反饋，平台將會及時處理。