钱江晚报小时新闻|小时高烧到抽筋,大学还莫名抽搐,小伙在医院睡了一晚就找出问题
钱江晚报·小时新闻 采访人员 何丽娜
在浙大二院拿到自己被确诊患有癫痫的诊断报告时 , 21岁的大学生小俞(化名)反倒松了一口气 。
小的时候 , 有过高烧到抽筋的程度 , 以为长大以后抵抗力增强了就好了 , 没想到上了大学之后又开始了 , 而且没有发烧也会偶尔莫名抽搐 , 最近两个月发作了两次 , 同学们看到他都紧张得有点不敢靠近 。 如今 , 终于知道问题出在哪了 。
而令小俞意外的是 , 在找出病因的过程中 , 自己并没吃什么苦头 , 感觉只是在医院里睡了一晚而已 。 他不知道的是 , 背后有一群人工智能和医学专家们为此已努力了许久 。
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要知道 , 癫痫的确诊很难 , 漏诊率很高 。 脑电图是癫痫诊断的金标准 。 但是 , 受癫痫发病特点的影响 , 也受制于医疗资源的稀缺 , 如何诊断 , 成为难题 。 据2019年统计数据 , 全国仅有高级脑电医生37人 , 中级836人 , 初级755人 , 且多集中在顶级医院 。 癫痫的发作并不规律 , 想要确诊 , 常需要12-24小时长程脑电监测 。 而拥有脑电医生的顶级医院 , 床位紧张 , 做次长程的脑电检查往往需要排队1-2个月 。
而脑电图比心电图还要复杂的多 , 不同的波形不同的频率、振幅 , 有不同的生理特征 。 以往想做出诊断 , 就必须靠脑电医生的肉眼 , 从一页一页的脑电波图形中 , 找出异常波形 , 做出诊断结论 。 一份24小时的脑电长程监测数据 , 脑图医生单凭肉眼一页一页读完 , 需要1-1.5小时 。 一名医生全天仅能处理6-8份报告 。 这也大大制约了医院对癫痫的诊疗能力 。
杭州妞诺科技CEO戴珅懿博士曾在浙江大学脑科学跨学科培养项目中主攻脑电算法 , 她想到 , 为什么不借助算法的力量 , 让人工智能读懂脑电图?几经探索 , 她和团队研发出一套算法 , 可以快速识别和标记异常脑电波 , 大幅缓解医生的工作负荷 , 为医生提供诊断依据 。
目前 , 该研究已经在浙大二院、杭州美澳儿科诊所 , 以及浙江嘉兴、上海、江苏、安徽等多地的医院开始应用 。 其中 , 在杭州美澳儿科诊所开展的家庭视频脑电检查 , 无需住院 , 不用预约 , 在家就可以实现多天连续性监测 , 解决了很多患儿家庭的诊疗需求 。
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而更令人惊喜的是 , 这套算法未来将被拓展至处癫痫之外的各类脑部疾病 , 比如 , 他们已与浙江大学医学院附属儿童医院、浙江省疾控中心合作的科研课题——《儿童重症脑炎的早期识别、综合精准诊治体系的建立与临床应用》 , 已被省科技厅立项 , 志在攻克儿童脑炎的脑电筛查与诊断 。
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