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​星际故事 l 基于AI的高级卒中检测和管理平台-第209期

星际微光团队 星际微光 2022-01-11


摘要:
这是一家以色列数字医疗公司,专注于基于AI的卒中分类领域,旨在改善卒中诊断。公司正在开发一种基于AI的高级卒中检测和管理平台。这是一个全面的系统,可确保通过认证的神经小组使用标准智能手机和专用云服务器,对中风患者进行早期、准确的诊断。在其AI模块的支持下,可同步所有中风的利益相关者,并为医疗和神经团队(ED、EMS、神经病学家)对中风和LVO(大血管闭塞)分类提供必要的决策支持工具。通过将临床记录与视听输出关联起来,运行的算法可以实时地对卒中严重程度进行自动分类(卒中与非卒中,LVO与非LVO)。该公司使用专有的中风患者的视觉和听觉记录数据库,以及机器学习和深度学习工具,来创建一个实时分析数据的一体技术平台,为医疗和神经决策者提供支持工具。在不牺牲质量的前提下“就地”或“远程”诊断患者,并按照护理的黄金标准提供适当的分类。

 

报告分享:

《中国医药创新生态系统2015-2020年回顾及未来展望》


书籍介绍

Digital Body Language: How to Build Trust and Connection, No Matter the Distance


星际微光数据资源


摄影:Rocktosp



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第1部分

The first story

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星际故事



市场需求
中风问题是全球性的大流行病,尤其是未治疗的中风患者(救治延迟和缺乏足够的保险),中国的中风死亡率较高。大多数具有高风险因素(吸烟、饮酒、高血压等)的中国老年人都患有中风,但医疗服务系统(例如120)并非人人都能享有,因此该公司开发了非常适合这一市场的解决方案。


技术体系


公司以“全周期”概念开发了基于AI的创新性卒中分类,LVO(大血管闭塞)分类和疾病管理技术。通过使用标准的智能手机,专用应用程序和AWS云服务器,开发了一个单一的中风平台,可用于院前早期诊断设置、院内流程管理以及出院后的中风随访。通过使用AI、机器学习和深度学习技术,公司使用标准智能手机(实时面部和听觉处理)为中风患者实时分类开发了独特的技术,以改善临床效果:• 检测:非中风对象vs中风患者• 检测:LVO患者vs非LVO患者 主要组成部分:1.CVA收集器通过使用智能手机的内置传感器,公司开发了一个专用应用程序,可以捕获临床患者的数据以进行早期中风检测,并在整个CVA Flow系统中的医疗和神经团队之间分配相关数据。该应用程序实现了简单易行的神经生理学测试向导,其设计灵感来自全球卒中全程神经病学评估(NIHSS)护理标准。该应用程序适合遇到疑似中风患者后作为第一护理点的所有类型的医疗团队(例如EMS,ED)。 CVA 收集器应用程序具有两个版本:(1)专业医疗团队(例如EMS医护人员,急诊人员等)。(2)非专业最终用户(例如高风险患者,疗养院)。 2. CVA核心云后端服务器,用于实时分析收集的数据并在相关的利益相关者之间分配。使用专用的AI算法和经过预先训练的机器学习分类器,可以安全地分析从多个CVA-Collector最终用户发送的“实时”可疑案件。各种机器学习分类器提供的原始数据和AI分析结果打包在一起,并实时分发给医疗利益相关者。 3.CVA医学CVA医学是一种标准的智能手机应用程序,旨在通过单一平台进行患者管理和中风/LVO检测,所有中风相关者均会根据护理标准使用它。CVA医学应用程序可在诊断的早期阶段(在ED或EMS与可疑的中风患者首次接触)接收实时收集的病例。医疗团队可以查看由相关分类器分发的AI结果。除AI结果外,神经团队还可通过CVA收集器捕获整个原始数据,以进行无偏见的决策。此应用程序使医疗神经团队能够在早期阶段远程诊断、控制和管理多个中风可疑患者,从而在特定医疗中心内或跨多个医疗中心的中风医疗团队之间实现有效的协调和沟通。 整体上,EMS、综合医院ED、中风中心ED,应在CVA核心AI决策支持工具的协助下,使用CVA收集器对可疑的中风患者进行分类(减少假阴性),并排除中风类似情况以减少假阳性。一旦ED / EMS在AI建议支持下确定了可疑的中风患者,在中风中心使用CVA-MED的神经小组应将可疑的中风病例上报,在AI建议支持下以诊断中风的严重程度和LVO。


 用户群体


1、专业用户该产品适用于所有可疑中风患者的中风医疗机构。
2、紧急呼叫中心发起911呼叫并由调度员识别出可疑的神经系统疾病后,呼叫中心应使用“ CVA-On Demand” Web应用程序向呼叫者(患者/亲戚)发送链接,以远程开始中风分类,收集视听数据。该应用程序易于使用,是为所有Web浏览器开发的,无需在终端设备上进行预安装。
3、非专业用户(用于持续监控风险人群的CVA家用应用程序)具有UI \ UX修改的CVA收集器应用程序,收集了相同的神经生理信息,包括其他应用程序功能,专为非专业高风险家庭用户设计。


 临床验证


整个临床验证系统拥有330多名患者,在EC监督下的两个临床站点(伊利诺伊州Rambam和西班牙的VDH)进行了技术开发和临床验证。公司目前的临床证据所支持的中风分类级别:敏感性为90%,特异性为90%(n = 215)。


 知识产权


PCT申请说明

  • 使用智能手机通过网络检查中风疾病并缩短“治疗时间”的方法。

  • 提交了3项全面的临时专利(2018)。

  • 1 PCT提交-2019年12月。

  • 美国专商局的初步审查(可公开审查)。


 中风生态系统获益


在中风疾病管理流程中,从院前/ ED的早期阶段到神经系统诊断,涉及多个利益相关者。公司确定了中风疾病管理的整个生态系统。业务模型中的主要利益相关者:1. 综合性卒中中心(CSC)和具有血栓切除功能的卒中中心2. 初级卒中中心(PSC)和急性卒中中心3. 治疗环境管理体系4. 综合医院ED-EMS5. 保险公司 持续监控:一旦在收集器中建立了AI和平台的信誉和可靠性,公司将进入大众市场,通过专用的应用程序和服务模型提供持续监控。
临床意义:事件发生后,神经恢复趋势线使已经部署的系统能够检测出康复恶化/进展。使用专有应用程序进行连续监控,以便远程认证的团队及早发现中风。
价值主张:心脏病专家/神经科医生对高危患者进行监护。
部署方式:使用该专业应用程序进行的连续监视,需要包括由远程认证团队提供的远程神经病学服务,以监视和诊断患者。一旦终端用户开始联系该程序,患者将被送往最合适的医疗机构寻求治疗。


 合作需求


融资用于进一步研发和市场化工作




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第2部分

The second story

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报告分享



报告


今日报告:

《中国医药创新生态系统2015-2020年回顾及未来展望》


在公众号内回复“7777”获得报告原文(有效期7天)



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第3部分

The third story

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书籍介绍



Digital Body Language

——How to Build Trust and Connection, No Matter the Distance

数字身体语言

——千里隔不断信任与沟通

     

电子邮件、视频聊天、模棱两可的短信、奇怪的标点符号……沟通方式已经发生变化,但是越来越多的人也失去了与生俱来的理解对方的能力。人类依靠肢体语言来连接和建立信任,但由于我们的大部分交流都是在屏幕后面进行的,传统的肢体语言信号已经看不见了。在数字肢体语言方面,Erica Dhawan是一位致力于协作的思想领袖,也是一位热情的沟通爱好者,她将前沿研究与引人入胜的故事讲述相结合,以解码新的信号和线索,这些信号和线索已经取代了跨性别、跨代和跨文化的传统肢体语言。在现实生活中,我们借助身体语言,比如张开双臂,微笑,点头,眼神交流来表达我们的倾听和关心。在网上,“仔细阅读”是新的听力,“写清楚”是新的移情。一个电话或视频通话胜过一千封电子邮件。这本书将把你每天的误解转化为一套集合理解的法则,以便在大家不管距离有多远时依然能促进联系。作者对广泛的交流进行了深度调查,从大型会议、视频会议到日常电子邮件、文本、即时消息和电话会议,并提供见解和解决方案,以便在我们不断变化的世界中为人们建立信任和清晰度。

作者:Erica Dhawan

出版:2021.5.11



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第4部分

The fourth story

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上期答案

《PLOS ONE》:约克大学卫生学院的心理学研究者发现:一个人对重力方向的理解可以通过其大脑对视觉信息的反应方式来改变。在地球上,大脑必须不断地确定给定的加速度是由于人的运动还是由于重力而引起的,但如果人们对重力的感知发生了变化,通过视觉环境或消除重力,这种区分变得更加困难。使用虚拟现实技术发现,视觉环境对人们的影响程度各不相同,有一部分人会产生视觉定向错觉。该研究结果可以为衰老如何影响四处走动和平衡能力提供参考。


问题请见上期文章:医械动向 l新产业:上市新品全自动化学发光免疫分析仪体积小巧,检测速度高达200测试/小时-第209期




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