文|Agnès Vernet
編輯|Caroline Liang
有沒有想過，有朝一日人們可以通過家里的冰箱來收集健康數(shù)據(jù)，用于監(jiān)測(cè)危險(xiǎn)的行為和習(xí)慣及其發(fā)展趨勢(shì)。Agnès Vernet 的醫(yī)療數(shù)據(jù)創(chuàng)新系列陸續(xù)為我們帶來人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在輔助傳統(tǒng)醫(yī)療診斷時(shí)是如何發(fā)揮作用的，未來法國(guó)的科學(xué)家正在開發(fā)一種技術(shù)，能為肺纖維化患者的肺部生成“數(shù)字替身”。
一覽：
- 人工智能可與傳統(tǒng)醫(yī)療檢驗(yàn)手段相輔相成，為醫(yī)生提供成本更低、侵入性更小的解決方案，讓診斷更準(zhǔn)確。
- 法國(guó)大腦和脊髓研究所正在與歐洲多國(guó)研究者合作展開一項(xiàng)針對(duì)帕金森氏癥的項(xiàng)目。
- 項(xiàng)目的目的是僅通過病人的聲音和面部表情來發(fā)現(xiàn)典型帕金森癥狀。
- 人工智能可分析阿爾茨海默氏癥患者的筆跡、步態(tài)和聲音在長(zhǎng)達(dá)幾個(gè)月的時(shí)間跨度內(nèi)的病態(tài)變化，而這種觀察普通醫(yī)生難以開展。
- 有朝一日可以通過手表、冰箱、電腦來收集健康數(shù)據(jù)，用于監(jiān)測(cè)危險(xiǎn)行為和習(xí)慣及其發(fā)展趨勢(shì)。
今天，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)用于輔助疾病診斷。它們是如何發(fā)揮作用的？
Mounim El Yacoubi：首先，必須強(qiáng)調(diào)的是，診斷不是簡(jiǎn)單地把病人歸類。在“正?！焙汀安B(tài)”之間并沒有明確的界限。這就是為什么診斷仍需要人類醫(yī)生完成。機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案只是輔助醫(yī)生更好地服務(wù)病人，而非取而代之的工具。
機(jī)器學(xué)習(xí)已為醫(yī)學(xué)診斷做出了顯著貢獻(xiàn)，特別是識(shí)讀核磁共振成像（MRI）圖中的異常。這種方法的原理是讓計(jì)算機(jī)對(duì)百萬份圖像進(jìn)行監(jiān)督式學(xué)習(xí)。系統(tǒng)能學(xué)會(huì)辨認(rèn)異常，而且精細(xì)化地分類，有時(shí)甚至比醫(yī)生分得更細(xì)。
你認(rèn)為人工智能的應(yīng)用不局限于現(xiàn)有的醫(yī)療檢驗(yàn)？
Mounim El Yacoubi：的確。傳統(tǒng)的診斷方式是根據(jù)驗(yàn)血結(jié)果、醫(yī)學(xué)影像或其他檢驗(yàn)得到的生物學(xué)指標(biāo)來發(fā)現(xiàn)身體異常或者示病癥狀。這種方式雖然有效，但并不完美，因?yàn)檫@些檢驗(yàn)往往是侵入性的，設(shè)備和人員的成本也比較高，病人還必須親自去醫(yī)院或化驗(yàn)室進(jìn)行檢驗(yàn)?？紤]到這些因素，基于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)（來自價(jià)格較低、非侵入性的傳感器）的診斷工具引起了醫(yī)療界的興趣。
你是不是在開發(fā)使用非傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的技術(shù)？
Mounim El Yacoubi：我們正在研究所謂的“人體生態(tài)數(shù)據(jù)”，比如字跡、步態(tài)或聲音。針對(duì)帕金森氏癥，我們正在與法國(guó)大腦和脊柱研究所開展一個(gè)歐洲多國(guó)合作的研究項(xiàng)目。其目標(biāo)是通過簡(jiǎn)單的視頻通話，檢測(cè)出帕金森氏癥典型的聲音和面部表情異常。
帕金森氏癥是種神經(jīng)退行性疾病，患者通常會(huì)面部表情變少，或者聲音發(fā)生變化。我們正在開發(fā)一種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來自動(dòng)檢測(cè)這些跡象，并最終將檢測(cè)結(jié)果與MRI數(shù)據(jù)或其他臨床指標(biāo)進(jìn)行比對(duì)。我們希望這種方法有助于更好地描述患者的特征，并建立標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)患者所體現(xiàn)的種種異常行為，將他們分為多個(gè)類別，從而方便醫(yī)生對(duì)其提供針對(duì)性的治療。
有了這樣的工具，病人甚至不需要前往醫(yī)院，就可以邁出診斷的第一步了。
這些工具是否能夠分析目前醫(yī)生無法輕易觀察到的現(xiàn)象？
Mounim El Yacoubi：理論上，醫(yī)生應(yīng)該能夠發(fā)現(xiàn)帕金森氏癥的征兆，但實(shí)際情況卻非常復(fù)雜，因?yàn)楸仨氂^察一個(gè)患者面部表情在幾個(gè)月內(nèi)發(fā)生的變化。我們與巴黎的布羅卡醫(yī)院合作，針對(duì)阿爾茨海默氏癥開發(fā)了一種類似的方法，用于識(shí)別這種疾病導(dǎo)致的書寫困難、聲音變化和行走困難。這項(xiàng)有關(guān)神經(jīng)退行性疾病的研究的挑戰(zhàn)在于，如何協(xié)調(diào)特異性和敏感性：既要在發(fā)病早期及時(shí)診斷出此類疾病，又要確保不與其他神經(jīng)系統(tǒng)疾?。ㄈ巛p度認(rèn)知障礙）相混淆。這并非易事。
“ 我們的目標(biāo)是用機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別出由阿爾茨海默氏癥引起的書寫、語言和行走障礙。”
互聯(lián)設(shè)備的應(yīng)用，能幫助新型治療理念變?yōu)閷?shí)踐嗎？
Mounim El Yacoubi：我們將互聯(lián)血糖傳感器應(yīng)用于2型糖尿病患者，連續(xù)讀取其血糖數(shù)值?；颊邿o需戳破手指自測(cè)就可以收集到一天 24 小時(shí)的血糖值。將血糖數(shù)據(jù)、患者的膳食結(jié)構(gòu)、胰島素?cái)z入量信息（由本人通過手機(jī)上糖尿病追蹤app上傳）、聯(lián)網(wǎng)手環(huán)所獲取的活動(dòng)數(shù)據(jù)結(jié)合起來，即可綜合預(yù)測(cè)未來的血糖水平。
這是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，因?yàn)槊總€(gè)人的新陳代謝水平和基因構(gòu)成都是獨(dú)一無二的。因此，我們創(chuàng)建了基于“順序深度學(xué)習(xí)”模型的個(gè)性化模型——該課題是學(xué)者M(jìn)aximede Bois 的論文題目，由我和巴黎薩克雷大學(xué)的 Mehdi Ammi共同指導(dǎo)。Maxime 利用人工生成的模擬患者群體數(shù)據(jù)，開發(fā)了這項(xiàng)技術(shù)，并得到了美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）的認(rèn)可。隨后，他與Revesdiab 網(wǎng)絡(luò)合作，在6名患者身上進(jìn)行了測(cè)試。
你們遇到過什么困難嗎？
Mounim E lYacoubi：是的，遇到過一些，但我們有辦法解決。為了克服缺乏數(shù)據(jù)的問題，我們采用了遷移學(xué)習(xí)的方法，也就是在其他患者身上預(yù)先訓(xùn)練模型，確保它盡可能地產(chǎn)生最通用的參數(shù)，從而更好地適用于新的患者。為了提高醫(yī)生對(duì)這套系統(tǒng)的接受度，我們?cè)陬A(yù)設(shè)時(shí)考慮到了不同醫(yī)生選擇指標(biāo)上的差異性。
解釋一下我們的模型是如何工作的：將多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集成到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（我們的學(xué)習(xí)方法）中來估計(jì)各個(gè)變量在一段時(shí)間內(nèi)的權(quán)重。如此一來，在每次預(yù)測(cè)的時(shí)候，我們就能判斷哪個(gè)變量是最具決定性的——血糖、飲食，還是胰島素。這很有意思，因?yàn)獒t(yī)生也不知道在某個(gè)時(shí)刻哪個(gè)參數(shù)更重要。
這是你們唯一的一個(gè)互聯(lián)設(shè)備項(xiàng)目嗎？
Mounim El Yacoubi：不是，我們還有一個(gè)項(xiàng)目，使用測(cè)量動(dòng)脈僵硬度的聯(lián)網(wǎng)手環(huán)來完善對(duì)心律失常的診斷。和診斷帕金森氏癥的過程類似，我們會(huì)把手環(huán)的測(cè)量值與心電圖等其他檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行比對(duì)。
您是否認(rèn)為聯(lián)網(wǎng)冰箱在未來能夠發(fā)現(xiàn)抑郁癥行為的征兆？
Mounim El Yacoubi：冰箱確實(shí)是一個(gè)觀察行為習(xí)慣變化的好設(shè)備。冰箱數(shù)據(jù)還能和用戶的智能手機(jī)或上網(wǎng)行為的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來。但這會(huì)引發(fā)一些重大的數(shù)據(jù)保護(hù)問題：該不該允許醫(yī)生獲取我們家里冰箱的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析？如果我們的行為暴露出了危險(xiǎn)的病態(tài)跡象，搜索引擎或者社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)該不該主動(dòng)提醒我們？也許，這些手段的應(yīng)用，應(yīng)基于慢性病患者或者病情呈階段性狀態(tài)變化的患者（比如糖尿病人或雙相情感障礙患者）的知情同意權(quán)。
由 Agnès Vernet 采訪
更多信息：
《DIGIPD：驗(yàn)證數(shù)字生物標(biāo)志物，以更好地為帕金森氏癥提供個(gè)性化治療》，https://www.erapermed.eu/wp-content/uploads/2021/01/Newsletter-ERA-PerMed_final.pdf，2021。
Maxime De Bois，Mounim A. El-Yacoubi，Mehdi Ammi，《醫(yī)療中的對(duì)抗性多源遷移學(xué)習(xí)：糖尿病患者的血糖預(yù)測(cè)》，《計(jì)算機(jī)方法程序生物醫(yī)學(xué)》，199: 105874 (2021)。
Maxime De Bois，Mounim A. El-Yacoubi，Mehdi Ammi，《通過關(guān)注糖尿病患者的血糖預(yù)測(cè)，加強(qiáng)醫(yī)療領(lǐng)域深度模型的可解釋性：》，《國(guó)際模式識(shí)別與人工智能雜志》，待出版，2021年。
Moun m A. El-Yacoubi，Sonia Garcia-Salicetti，Christian Kahindo，Anne-Sophie Rigaud，Victoria Cristancho-Lacroix，《從衰老到早期阿爾茲海默氏癥：通過半監(jiān)督學(xué)習(xí)和順序表征學(xué)習(xí)了解書寫多模態(tài)行為》，《模式識(shí)別》2019年2月，卷86，第112-133頁。
Saeideh Mirzaei，Mounim El Yacoubi，Sonia Garcia-Salicetti，Jerome Boudy，C Kahindo，V Cristancho-Lacroix，Hélène Kerhervé，A S Rigaud，《用于早期阿爾茨海默氏癥預(yù)測(cè)的語音參數(shù)的雙階段特征選擇》，《IRBM》, 卷39, No. 6，pp. 430–435, 2018。
Moun m A. El Yacoubi
南巴黎電信學(xué)校（巴黎綜合理工學(xué)院聯(lián)盟）教授