“这是一个电影片段，大家有谁显现出演员的步态有问题？“在5月22日于昆明举办的腾讯全球数字生态大会智慧医疗专场上，腾讯医疗人工智能研究院院长范伟博士以一个发问打开了他的演说。“实质上他左臂的晃动频率和幅度比正常人要小，后来被临床患上帕金森。”范伟继而答案道，这位演员正是曾参演热门科幻喜剧《回到未来》的MichaelJ．Fox，发病帕金森病时他年仅30岁。图：腾讯医疗人工智能研究院院长范伟博士公开发表主题演说帕金森病“破坏力”大早期就医面对“两道坎”中国帕金森病患者有400余万人，大约占到全球的50％。

在范伟显然，帕金森病给社会和家庭带给的影响不可估量。“帕金森病患者一年差不多要花费3万，占到有些家庭总收入的48％。

”尽管如此，比财力消耗更加令人难以承受的，是由疾病带给的行动不便，无法自理。“帕金森病分4级，1、2级需要自理，3、4级无法自理，还包括非常简单的睡觉、上洗手间都敢。

家里一个护工都过于，有的要2个。”因此，在有帕金森病患者的家庭，疾病并未使患者“中断”之前，有可能早已让整个家庭陷入“中断”。事实上，如果需要早于找到早于临床早于化疗，再行再加科学有效地的疾病管理，将需要有效地减缓、掌控帕金森病的病程。

但这并非易事，范伟讲解道，“在我国，75岁以上的老人帕金森患病率高达10％，但发作初期就医亲率只有3．75％。”帕金森病的早期临床和全程管理最少面对着“两道坎”：一是医患比例“跷跷板”的长年流失。在我国，帕金森病患者数量众多，但与之比较不应的帕金森专病医生却只有1000多名，而随着人口老龄化的日益严重，医患数量流失的情况还将持续拉大。二是传统的帕金森病评估方式不仅耗时耗力，还具备很强的主观性。

不像测量糖尿病、高血压等快病可以通过仪器设备展开分析检测，帕金森病主要的评估方式要更加“破旧”，医生通过人工仔细观察的方式，根据患者已完成登录动作的简洁程度展开评分和综合病情审定。“目前在临床环境下做到一次评估，医生必须30－40分钟，专家通过肉眼去仔细观察，给有所不同的动作评分。因为人的肉眼主观判断能力有区别，有所不同的专家给完全相同的人评估结果有可能不一样。

”面临帕金森病的这两道坎，范伟博士率领的团队的目标就是要通过AI技术将运动功能评估变为一种分析客观的标准，通过产品化落地去协助医生更为有效地管理更好的患者。另外，除了帕金森病之外，还有很多疾病跟运动能力评估涉及，例如脑瘫、脊柱侧弯、脑卒中、多发性硬化症等。

缺乏客观测量的工具和手段，目前是医学上的一个盲点。回应，范伟博士的思路是寻找一套限于多种疾病的客观可分析运动评估方法，用AI技术的能力去推展医学解决问题盲点。

图：通过AI技术分析视频中的步态打破理解三大技术首创构建帕金森评估可分析“测量一切有界之物，并把不能测量的变成可测。”通过提到伽利略的一句名言，范伟明确提出了在运动功能方向上探寻的启发，“有些事物无法必要测量，你要想要办法测量。把需要测量的测准，这是科学的基本原则”。

就像温度计、血压计、血糖仪可以变为日常监测设备一样，人工智能技术的重新加入，让范伟“打破理解”的点子变成有可能。范伟博士讲解，在视觉方面，人眼需要辨识大约是每秒24帧，但人工智能应用于是60—240帧，在声音的取样上，人耳是20千赫，而人工智能应用于要小于44千赫。

图：人工智能协助测量打破理解无限大范伟博士所在的腾讯医疗人工智能研究院通过与华山医院神经内科王坚教授团队合作，以视频分析技术为基础通过分析录音的患者规定动作视频做到MDS－UPDRS评分。由于患者的运动功能评估本身就十分耗时，也就导致数据采集的陈旧。

为了解决问题训练数据较少的问题，范伟博士团队创造性地引进了AR技术分解模式训练数据，可以在短时间内将训练数据扩展数千倍。视频数据的标示更为花费人工，为了解决问题标示问题，技术团队引进了虚拟世界传感技术，在分解仿真数据时自带标示点，再行将带上标记的仿真数据融合到患者摄制的肢体运动视频上面构建实时运动。这样就突破了人类数据标示的无限大，大大提高工作效率，也减少了项目研发的成本。

在传统运动功能评估方法中，人眼对与抽动的大于辨识粒度是厘米级别的。但是通过上述视频分析技术，系统目前可以辨识人眼无法辨识的像素级抽动，并做到分析分析，突破微小运动测量无限大。这一成果相比之下远超过了人类的视觉无限大。

图：AI视频分析辨识和测量微小抽动除AI视频分析技术，此次会上范伟博士还首次展出了腾讯医疗人工智能研究院的两项新技术在帕金森评估领域的应用于——手机传感器运动评估技术和语音功能分析技术。通过普通智能手机传感器，减少了帕金森病运动功能评测的维度和精度。目前，帕金森运动功能评估不仅反对惯性抽动、动态抽动等手部运动功能，也有跺脚和坐脚趾等腿部运动功能，传感器需要高效率地构建全身微小运动的测量。

在视觉被突破之外，语音功能分析技术则未来将会突破人的听力无限大。由于帕金森病人的一个少见的症状是语调单一，说出呼吸急促或语音延缓。

为了捕猎和自学这些特征，系统不会引领测试者录音一段5－10秒的语音，通过人工智能模型来辨别帕金森病人的状态。另外，由于需要出售额外硬件，只必须智能手机就可以已完成较慢，非常简单和易懂的帕金森病状态的语音评估，从而使日常居家和护理监测沦为了有可能。利用视频分析、手机传感器分析、语音分析这三大评估技术，医生可以更加高效地评测帕金森病患者的病情，对患者展开分级，并制订更加有针对性的化疗方案，这也为行动不便的患者带给便捷。

医生可以通过手机与患者对话，之后可实现患者的疾病管理，让患者服用合适的药物、合适的计量，确保患者运动功能，增加家庭开销。除此之外，类似于的运动视频分析技术还可以用作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、足球运动员伤势后的完全恢复训练中的运动功能状态评测等。

图：帕金森病运动功能评估系统已积极开展国际临床试验据范博士透漏，该项帕金森病运动功能评估系统早已开始进行国际合作，例如，在英国早已通过合作伙伴Medopad提供到临床试验许可，并逐步进行临床试验。同时在跟某知名国际医院合作的临床实验中，经过与医生团队的对比实验，该系统对于多个运动的评分一致性抵达91％，多达了普通医生团队之间的评分一致性。

截至2019年5月，这套帕金森病运动评估系统已在南京、天津、西安、昆明、贵阳等城市的15家临床机构展开试运营，为帕金森病患者带上去福音。在腾讯全球数字生态大会智慧医疗专场入围的2018年度中国“互联网＋医疗身体健康”杰出案例得奖案例中，“帕金森病运动功能智能评估”最后顺利选入“十大科技助力医疗身体健康创意”杰出案例。探寻AI“测量”疾病的更好有可能腾讯医疗人工智能研究院还在多发性硬化症、银屑病、心血管疾病辅助临床与手术规划、癌症超声规划、EKG分析等疾病领域进行了非常丰富的研究与探寻。

图：腾讯医疗AI在更好疾病上的探寻以银屑病的就诊为事例，去年腾讯联合启动国家重点研发计划中的“数字医疗装备研发专项”课题研究，腾讯医疗人工智能研究院牵头湘雅医院陈翔教授团队，联合研发了以微信小程序为平台、基于AI的银屑病辅助医疗助手，串联皮肤病AI辅助医疗的全流程，可根据患者皮损照片和线上解说构建自我初筛；在诊中构建病情分析，对病情严重程度展开评分，辅助医生可持续、可分析监控病情变化，追踪肾功能效果，及时调整化疗方案。目前银屑病初筛精度已超过93％。

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