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方强:人工智能如何赋能康复医疗?

9月11-12日,由深圳市人民政府主办,OFweek维科网承办的“OFweek 2019中国智慧医疗产业大会”在深圳会展中心举办。两天期间共举办四个专场活动,在12日上午举行的“智慧健康专场”论坛中,汕头大学生物医学工程系主任、教授方强带来主题为《人工智能如何赋能康复医疗》精彩的演讲。

方强:人工智能如何赋能康复医疗

现如今,计算能力的超强爆发和数据的快速增长,导致人工智能又进入了一个新的发展阶段。新一代医疗技术产品是包括人工智能在内的不同技术的结合,并且跨越了医疗器械、医药产品或人体组织等传统医疗产品之间的界线。

人工智能的价值

我国康复医疗起步很晚,大约在20世纪80年代初,才提出发展需求,形成预防、保健、治疗、康复为一体的医学模式。由于医用电子学、生物学以及医学影像等学科的发展和交叉,使现代医学发展到了一个空前的阶段。

方强教授表示,AI可以帮助医生提供更好的临床决策,取代医疗保健的某些功能区域(例如放射影像学)中的人类判断。AI系统从大量患者群体中提取有用信息,可以对健康风险进行评估和预警,对健康趋势进行预测和推断,而且AI具有学习和自我纠正能力,可以根据反馈提高其准确性。

工程技术推动康复医学发展

康复医学是从评估开始,评估的目的是为了识别出问题和辨别出需求,评估完了以后进入设计阶段,就是将问题和可修改或者限制性的因素联系起来,定义出这些目标的问题和目标的中介,从而选择合适的康复措施。

如今,我们国家已经进入老龄化社会,对康复医学的需求呈指数式增长,但是康复医学发展非常缓慢,资源不够,利用AI来解决康复医学的问题将会是一个很好的方向。方强教授指出,康复机器人技术可以实现人类功能代偿的新高度;脑机接口可以实现神经指令传递的新路径;新型材料推进辅助器具与用品的发展,可以实现康复治疗与日常活动的结合;穿戴式设备可以实现康复训练监控和数据采集等。

基于AI的情绪识别

情绪识别对于患者的康复过程也很重要,让病人处于积极的状态下完成康复运动,可以提高康复工程的效果。

方强教授表示,情绪识别可以让病人真实的状态得到确认,生理信号比起面部表情准确性更高。DEAP是对脑电情绪研究中使用较为广泛的一个数据集,并且使用了新的方法去研究分类。部分研究者使用数据集的脑电数据作为输入,以及效价和唤醒度作为输出训练模型,也有基于CNN的研究,处理方法类似,结果都不错,比传统的机器学习优势相对明显。

展望未来

对于未来,方强教授相信,AI+康复医疗是康复医学发展的必然方向,人工智能可以帮助康复医疗从业者以最少的人为干预来有效地完成他们的任务,这是满足不断增长的患者需求的关键因素。

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