智能手机+人工智能：随时随地检测脑震荡！
导读
最近，美国华盛顿大学研究人员开发出首个智能手机应用程序（app），只需一部智能手机，就可以随时随地检测脑震荡和脑损伤。
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背景
体育运动不仅可以健身健体，而且足球、篮球、橄榄球等运动项目还可以培养我们的团队合作精神。但是由于激烈的运动与身体对抗，像橄榄球和足球这样的运动，运动员遭受脑损伤和脑震荡的风险也相对较大。
在一些业余运动比赛中，如果某个运动员被怀疑在比赛中发生脑震荡，通常会被送到场边。教练和家长最常使用的方法，就是询问他们这是什么地方，让他们重复说一组单词，用手触摸自己的鼻子，以判断其脑功能是否正常，但是这种评估基本上都是主观的。
美国疾病控制与预防中心的评估称，单由休闲性体育运动损伤引起的脑震荡病例每年达380万，其中一半仍未得到确诊。数百万年轻运动员和成人未来将会有脑损伤和永久性认识缺陷的风险。不仅是运动员，战场中的士兵以及家中的老人，也非常容易受到脑震荡和脑损伤的侵害。
（图片来源：华盛顿大学）
创新
很长时间以来，人们一直利用瞳孔的光线反射评估病人是否患有严重的创伤性脑损伤。近期研究发现，它也可以用于检测轻微脑震荡，这将开辟一条全新的脑震荡和脑损伤筛选途径。
（图片来源：华盛顿大学）
最近，美国华盛顿大学研究人员开发出首个智能手机应用程序（app），只需一部智能手机，就可以实地检测脑震荡和脑损伤。9月13日，相关研究论文将在2017年度普适计算大会上发表。
（图片来源：Dennis Wise / 华盛顿大学）
技术
这款应用程序称为“PupilScreen”，它使用智能手机摄像头检测瞳孔的对光反射，以及人工智能深度学习工具量化人眼无法察到的变化。
如论文中所描述，PupilScreen 像瞳孔计一样，可以评估患者瞳孔的对光反射。然而，瞳孔计是一种昂贵且很少使用的仪器，只有医院才有。
PupilScreen 采用智能手机的闪光灯刺激病人眼睛，然后用视频摄像头记录下一个三秒钟的视频。然后，深度学习算法处理视频，检测每一帧视频中哪个像素与瞳孔相关，通过这些帧测量瞳孔尺寸变化。
在一个小规模试点研究中，临床医生从来自创伤性脑损伤的患者和健康人的48个案例中，只依靠app的输出，就几乎完全精准地诊断出脑部损伤。
（图片来源：华盛顿大学）
华盛顿大学的团队还通过一个3D打印的盒子，控制眼睛接收的光线量，对于 PupilScreen 进行测试。研究人员现在正在训练他们的机器学习神经网络，仅凭智能手机摄像头就可以产生可靠的结果。
（图片来源：Dennis Wise / 华盛顿大学）
开发PupilScreen 所遇到的挑战之一就是，训练机器学习工具识别眼球的瞳孔和虹膜，这需要手工注解约4000张眼球图像。计算机的优势就是能够量化瞳孔对光反射的微小变化，而人眼却无法察觉到这些微小变化。
华盛顿大学的医学生、生理学和生物物理学方面的博士生、论文的合著者 Jacob Baudin 表示：
“我们并没有设计算法来解决测量瞳孔反应的具体问题，而是采用了机器学习方法，采集许多数据，并且编写一个让计算机可以自己进行学习的算法。”
价值
相对于主观判断而言，PupilScreen 能为有脑震荡风险的运动员，生成客观的临床数据，以判断他们是否需要进一步的脑震荡或者其他脑部损伤评估。这样有利于及时诊断脑震荡，尽早采取相关医疗措施。在华盛顿大学的团队已经演示的一些案例中，PupilScreen可检测到严重的创伤性脑损伤。
华盛顿大学计算机科学与工程教授系教授 Shwetak Patel 表示：
“在比赛场地边，教练、家长、其他任何人都可以通过客观测量筛查脑震荡，这将真正地改变游戏规则。现在，我们拥有的最佳筛查协议仍然是主观的，一个运动员真正想回到比赛场的运动，会想办法钻空子。”
McGrath 表示：
“PupilScreen 旨在填补这一空白，给我们首个实地客观测量脑震荡生物标记物的能力。通过进一步的测试，我们相信这种设备能够让从小联盟的教练，到全美橄榄球联盟的医生，再到急诊科的医师，每个人都可以快速检测颅脑损伤。”
Paul G. Allen计算机科学与工程学院的博士研究生、论文领导作者 Alex Mariakakis 表示：
“我们追求的目标是让人们只需简单地握住手机并使用闪光灯。我们想要每个担心颅脑损伤的人，例如家长、教练、护工或者担内科急救专家（EMT），能在现场使用它，而且无需使用额外的硬件。”
与这款app相似，前几天笔者也介绍过一款华盛顿大学开发的用于胰腺癌检测的智能手机app：BiliScreen。现在，随着与人工智能、智能手机技术的融合，医疗诊断设备将进一步朝着低成本、小型化、便携式，简单易用的目标迈进。
未来
目前，PupilScreen 的研究人员正在考察感兴趣的合作伙伴，希望在10月份利用app进行更多实地研究。今年秋天，更广泛的临床研究会让教练、急救医师、医生以其他人可以使用PupilScreen，采集更多关于瞳孔反应的特征数据。这些数据对于判断模棱两可的脑震荡病例非常有帮助。
研究人员希望可以在两年内发布PupilScreen 的商用版本。
参考资料
【1】http://www.washington.edu/news/2017/09/06/pupilscreen-aims-to-allow-parents-coaches-medics-to-detect-concussion-brain-injuries-with-a-smartphone/
【2】https://ubicomplab.cs.washington.edu/pdfs/pupilscreen.pdf
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