//前言//

寒冷季节血液不通畅，

导致中风越来越容易发生。

这种病的治疗越早越好，

晚几分钟可能就会影响疗效。

现在，

只需要一部智能手机，

就能帮助及时识别早期中风！

#01：

澳洲医学又一重大突破

手机一扫发现早期中风

中风影响着全球数百万人，在澳大利亚，中风是导致死亡和永久性残疾的主要原因之一。约有5% 的死亡是由中风引起的，而中风每年给澳大利亚的医疗保健系统造成62 亿澳元的损失。

一旦发病并且没有及时识别的话，耽误几分钟的就会导致脑细胞的永久性损伤。有时因为耽误治疗，可能会发生瘫痪，严重的甚至死亡！

但是如果能够早发现早治疗的话，大部分中风的预后效果都是很好的。

澳洲小伙Joel Daniels在2022年就经历了这样的事。

一开始，他只是感受到左臂有些无力，但他并不知道这是为什么。

后来，幸亏他的妹妹Hannah是一名护士，她发现了Daniels左脸已经开始下垂了，立刻识别到这是中风。

来到医院检查，他的大脑已经在缓慢出血，不过幸亏发现得早，一切都还是可控的。

Daniels是幸运的，但是并不是每个人家里都有医生，对于这样的家庭又该怎么办呢？

研究人员选择训练人工智能，来完成这件事情！

现在澳洲有一项新的技术

可以帮助人们在家中自行识别中风，

只需要一台智能手机！

图片来源：sciencedirect

皇家墨尔本理工大学开发了一种中风扫描功能，旨在快速检测潜在的中风。

最近，这项研究成果被发布在了《Computer Methods and Programs in Biomedicine》上。

操作方法非常简单，根据RMIT大学发布的一则演示视频，操作者只需要在手机上打开程序，对准面部进行扫描。

几秒钟内，手机上就会出现初步诊断。

图片来源：rmit

这样一来，日常在家里，人们就可以自行进行中风筛查，早预防早治疗，尤其是有老人的家庭。

这种能够识别中风的新型人工智能使用了面部表情识别功能，根据面部动作编码系统 （FACS）分析面部对称性和特定的肌肉运动来检测中风。

面部动作编码系统 （FACS） 最初开发于 1970 年代，通过面部肌肉的收缩或放松对面部运动进行分类，为分析面部表情提供了详细的框架。

图片来源：rmit

“ 

影响中风患者的一个关键参数是他们的面部肌肉通常会变得单侧化，因此脸部一侧的表现与另一侧不同。

”

所以通过人工智能和图像处理工具，可以检测微笑的不对称性是否有任何变化，以此作为中风的判断依据，这也是这项技术的关键。

#02：

检测准确率高达82%，

微妙迹象人类无法识别

虽然扫描技术仍处于测试的早期开发阶段，但到目前为止，

它检测中风的准确率已经高达82%！

图片来源：RMIT

在对这项技术的介绍中，研究人员指出，它不会取代全面的中风临床诊断测试，但可以帮助更快地识别需要治疗的人。这对于大部分家庭来说，已经是一个非常可靠的保障了。

皇家墨尔本理工大学负责这项研究的Dinesh Kumar教授表示，

“ 

中风的早期发现至关重要，因为及时治疗可以显着提高康复结果，降低长期残疾的风险，并挽救生命。

但是人们通常无法识别早期微妙的迹象。

”

但对于非专业人士来说，一些微小的表情变化很难识别或者联想到疾病。

中风的症状包括思维混乱、部分或完全失去运动控制、言语障碍和面部表情减少。

但Kumar指出，研究表明，

急诊室和社区医院漏诊了近 13% 的中风病例，

而没有进行神经系统检查记录的患者中

有 65% 是未确诊的中风患者。

“ 

在较小的地区中心，这一比率甚至可能更高。鉴于许多中风发生在家中，且初期护理通常由急救人员在非理想条件下提供，因此迫切需要实时、用户友好的诊断工具。

”

后续该团队也在计划与医疗保健提供者合作，将这项技术开发成应用程序，这样人们使用起来也更加方便，并且可以应用到其他与面部表情相关的神经系统疾病筛查中。

不得不说，随着近年来AI的兴起，这是澳洲利用AI在医疗上的又一实用且重大的突破！

#03：

AI广泛应用医学领域

捕捉面部运动进行检测

事实上，AI技术早就已经逐步渗透到医学领域，为医学发展以及医疗方面的创新带来新变化。

除了文章提到的使用扫描和表情分析技术帮助识别早期中风，AI技术还可以与现代医疗技术上X射线、CT扫描等仪器可以与相配合，清晰准确地判断出所存在的疾病位置。

例如，Google的DeepMind团队开发的AI系统可以在乳腺癌筛查中提供与人类放射科医生相媲美的诊断结果。谷歌的DeepMind还开发了一种AI系统，可以分析眼部扫描图像，诊断50多种眼疾。

除此之外，AI在数据分析方面也能帮上大忙。

比如AI技术使用计算机视觉算法处理病理图像，提取病理的特征，以此来帮助医生更准确地判断组织病变；

通过整合和分析患者的临床数据，AI可以帮助医生预测患者的病情发展趋势，提前采取干预措施，改善患者的治疗效果。

具体案例包括Epic Systems和Cerner等EHR供应商已经开始集成AI工具，用于预测住院风险和急性病发作。

还有PathAI的技术可以帮助病理学家更准确地确定癌症的类型和阶段，从而制定更有效的治疗计划。

图片来源：serenai

随着相关技术的不断发展，AI已经在医学领域显示出巨大的潜力。未来医学领域一定会有更多的发展和变化，智能医疗也势必将成为大趋势之一。

最后

对于像中风一样迫切需要早识别早治疗的疾病来说，这样的技术真的是所有人的福音。

不知道这项系统什么时候能够正式上线，并且普及到千家万户。

希望相关应用程序尽快面世，也希望AI技术在不断发展中，经过更多的研究和改进，增加其准确性和可靠性，让越来越多的人享受到智能医疗服务。