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辅助判读的智能算法—到底是暖心还是鸡肋?

辅助判读的智能算法—到底是暖心还是鸡肋?

  • 发布时间:2020-03-20

【概要描述】在医疗领域中,“大数据”、“人工智能”、“智能算法”,这些“时髦”的词汇“火”了很多年,但是,“赶时髦”的企业、产品也很多。今天,我们来聊一聊,智能算法,到底是暖心还是鸡肋?如何落地?如何更好的运用智能算法服务于临床?

辅助判读的智能算法—到底是暖心还是鸡肋?

【概要描述】在医疗领域中,“大数据”、“人工智能”、“智能算法”,这些“时髦”的词汇“火”了很多年,但是,“赶时髦”的企业、产品也很多。今天,我们来聊一聊,智能算法,到底是暖心还是鸡肋?如何落地?如何更好的运用智能算法服务于临床?

  • 分类:脑功能
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  • 发布时间:2020-03-20 15:45
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  什么是"智能算法"

  在医疗领域中,“大数据”、“人工智能”、“智能算法”,这些“时髦”的词汇“火”了很多年,但是,“赶时髦”的企业、产品也很多。今天,我们来聊一聊,智能算法,到底是暖心还是鸡肋?如何落地?如何更好的运用智能算法服务于临床?

  “智能算法”对于大多数外行而言,是一个“不明觉厉”的词语,“百科”、“知乎”、“简书”大神们的释义让人们更难理解,简言之,“智能算法”就是让计算机像人脑一样去分析数据。

  如何理解"aEEG智能算法"

  除了医学影像,智能算法在脑电数据处理方面运用也较为广泛,例如剔除脑电伪差,识别惊厥波形,振幅整合脑电图(amplitude integrated electroencephalogram,aEEG)是一种简易的脑电监测方法,因操作简单,受环境干扰少,判读容易,可长时床旁连续监测,使其成为新生儿重症监护病房日常监护的一部分。在分析 aEEG 特征,判读aEEG图形时,利用智能算法机器学习进行 aEEG 图像分析处理,辅助临床进行判读。

  通过“aEEG背景活动分类智能算法”,带大家进一步学习理解。我们通过判读aEEG背景活动分类,帮助明确新生儿是否存在脑损伤及其严重程度,筛选治疗方案,预测预后等。根据Hellstrom-Westas的aEEG背景活动五分类法,我们依据图形上下边界的振幅,对其进行分类,例如:下边界大于5uv,上边界大于10uv,是连续正常电压,代表图形正常。

  

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  在此基础上,我们通过智能算法,用五种颜色标识五种背景分类,例如刚才提到的连续正常电压,我们用绿色标识,智能算法辅助临床进行判读,我们从记忆分类方法变成记忆颜色。

  

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  如何看待算法准确性

  既然是算法,临床的运用必然要考量准确性,难有100%准确的算法,像人脑一样去分析,毕竟不是人脑,即使人脑,也难以100%准确。如果算法的准确性超越80%以上的临床初学者(学习并开展aEEG监测半年的医护人员),这样的算法就有存在的价值和意义。

  如何准确运用"aEEG智能算法"

  如何运用“aEEG智能算法”,只有在特定的环境和操作要求下,才能准确运用智能算法,如果我们采集了3个小时的脑电数据,因为电极没贴好,采集的都是环境干扰和伪差,基于错误的数据进行分析,无法得到准确的算法结果。举个例子,品牌车型的“自动泊车”功能,顾名思义,自动泊车就是不用人工干预,自动停车入位。自动泊车也是一种智能算法,基于环境数据进行分析处理给出相应指令,实现自动泊车需要一定的环境和要求,包括车辆以低于30km/h的车速经过车位,行驶位置距离车位0.5-1.5m等等。同理,“aEEG智能算法”基于准确的电极贴放操作,基于良好的阻抗维持,基于尽可能识别和避免伪差,才能准确运用于临床。

  哪些医护人员需运用"aEEG智能算法"

  也许,经验丰富的临床医护人员并不依赖于“aEEG智能算法”,但是,对于床旁的护士和护工,对于初学者,从记忆分类方法变成记忆颜色,看到提示中度及重度异常的红色和黄色,及时通知经验丰富的临床医生进行确认,及早干预和治疗。

  “aEEG智能算法”还包括睡眠觉醒周期智能算法,惊厥智能算法,暴发抑制智能算法,以及正在开发中的伪差智能算法,伪差智能算法能够帮助临床自动识别心电,脉搏,肌电,高频呼吸机干扰,50Hz工频干扰等临床常见的规律性波形的伪差,伪差智能算法的开发,同时也能提升其他智能算法的准确性。类似于我们现在是L2级自动驾驶,如果在有很多行人和电动车不遵守交通规则的情况下就会出问题;未来是L5级自动驾驶,能够处理任何突发事件。

  所以,“aEEG智能算法”的持续开发和优化是长期而长远的一件事!

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