撰稿于2018年新华社对外部实习期间
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意识障碍未恢复的患者的脑功能网络图像
意识障碍恢复的患者的脑功能网络图像
新华社北京9月6日电（记者袁全）中国科学家正努力探索如何利用人工智能帮助医生诊断。最近，中国科学院自动化研究所和陆军总医院联合推出一种人工智能计算模型，通过脑功能网络，判断脑损伤患者是否会有恢复意识的可能。
严重的脑损伤会导致意识障碍。有些患者可以恢复意识，但有些则会成为慢性意识障碍患者，俗称“植物人”。他们无法有意识地沟通或行动。
目前，中国有脑外伤、脑卒中、缺氧性脑病等导致的慢性意识障碍患者50余万名，每年新增病例7万至10万例。大多数病人卧床不起，需要护理，给家庭带来巨大压力和沉重负担。
对病人意识恢复可能的预测，直接影响医生和病人对治疗方案的选择。
大多数医生往往根据病人的年龄、病因和疾病持续时间来评估患者是否康复。以往的研究表明，外伤性脑损伤患者比非外伤性脑损伤患者恢复的可能性高，年轻患者比老年患者恢复得要好。
参与建立模型的医生团队
医生们还会通过观察病人的行为，并通过击掌或者眼神追踪等测试，来判断患者是否有意识恢复的可能性。
“但这种行为评估很主观，很容易受到个人因素的影响。”中国科学院自动化研究所脑网络组中心研究员蒋田仔说。在他看来，医生即使有丰富的治疗意识障碍疾病的经验，也有可能会造成误判。
经过五年的研究、探索，蒋田仔领衔的脑网络组研究团队终于开发出全新的慢性意识障碍恢复预测模型，让医生通过患者脑功能网络的活动模式和脑功能连接做出更准确判断。
“当大脑运作时，不是只有一个脑区在活动，而是多个脑区共同参与。它们会形成一个网络，彼此作用。这种功能性相关的网络就称作脑功能网络。”研究团队的主要成员宋明说。
“就像两部手机，即便没有实际的电线连接，但当人们打电话时，手机之间就会产生一个功能性的连接。”
近年来，脑功能磁共振影像技术（fMRI）被广泛地应用于意识障碍研究。通过功能磁共振影像，研究团队发现存在于意识恢复的患者的脑功能网络特征，并将这些特征作为判断意识恢复的标志。
研究人员向人工智能模型输入了数十万张脑功能磁共振影像，它们是63名脑损伤患者受伤一个月之后采集的。在两个医院三套数据集合共100多名病例的测试中，模型最终预测患者1年以后意识恢复的准确率达到88%。
这项研究成果于今年8月发表在国际生命科学领域著名期刊eLife上。蒋田仔说，研究中使用的病例数量让期刊的编辑和审稿人印象深刻，但他认为要想证实模型的有效性和可靠性，未来还需要更多的病例。
“我们相信这个模型可以做出比较准确的预测，并且帮助医生和患者家属提前了解结果，选择适合的治疗方法。”宋明说，如果实现意识恢复的准确预测，家属就不必等待或者在错误的诊断上浪费时间和金钱。
这并不是中国研发的人工智能第一次帮助医生了。北京天坛医院就推出了一种神经影像人工智能辅助诊断系统。在今年6月举行的“人机大战”中，它诊断脑瘤、预测血肿扩大的速度和准确率都超过了该领域资深的专家和医生。
蒋田仔认为，绝大部分人工智能的研究和应用都集中在辅助医生检测影像中肉眼可见的病灶，从而让医生快速地诊断。而在他和同事的这项研究中，医生无法直接观测到脑功能网络和它与意识障碍间的关联，这让研究看起来更有难度。
“所以这个模型不仅能帮助预测，也为科学家理解意识障碍疾病提供了一个新线索。”蒋田仔说。（实习生陈帅彤参与采写）（文中图片均由受访者提供）
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