阿里健康“癫痫脑电分析引擎”助医生“减负”

　　5月9日，由阿里健康人工智能实验室研发的“癫痫脑电分析引擎”产品正式上线。经首都医科大学宣武医院神经内科王玉平主任测试，该引擎在辅助医生判断癫痫患者的各类异常放电、发作类型和综合症等方面作用显着，最高可将脑电图分析时间缩短七成。阿里健康透露，该引擎本月就将在其合作的脑电中心和医疗机构投入应用。

　　中国抗癫痫协会2018年发布的数据显示，中国的癫痫患者总人数不少于900万，而脑电图的监测结果是医生确定癫痫患者的病种分类和调整治疗方案的重要依据。《癫痫临床治疗指南》指出，根据癫痫发作的控制情况，患者每半年至1年就要复查1次脑电图；如果病情控制得不好，则需要不定期或随时复查，每次监测的时长从2小时至24小时不等。然而，培养一名成熟的脑电分析专家，需要大量的临床经验和多年的专业培训。据行业人士估算，全国具有较高水平的脑电图分析人员不超过1000人，多数基层医疗机构或不具备培养这方面人才的条件，或留不住人才。

　　阿里健康“癫痫脑电分析引擎”正是针对上述痛点应运而生。据阿里健康人工智能实验室许娟博士介绍，过去医生分析癫痫患者两小时的脑电图约需要25至40分钟，其大量精力消耗在查找异常放电上。而搭载了AI引擎的视频脑电监测设备，可以自动标注出脑电图上的各类异常放电，为医生判断提供参考，从而大幅提升医生的读图效率。据测算，在颞叶癫痫等实际场景下，阿里健康的AI引擎只需5分钟即可处理完成两小时的脑电图数据，再经过医生核查，一份分析报告10分钟内即可完成。

　　“利用节约下来的时间，脑电中心将有机会联接更多的基层医疗机构，为更多患者提供帮助。”许娟说。基层医院支付一定的服务费，就可将视频脑电监测设备采集下来的信息回传至脑电中心，获得“医生+AI”的分析支持。“按照目前的工作量测算，根据脑电图采集的时长，基层医院24至48小时内就能收到分析报告。”许娟表示，接下来阿里健康将进一步提升引擎的准确性，并将于本月在合作的脑电中心和医疗机构落地。

　　去年，阿里健康宣布与阿里云共建医疗大脑后，即表示将加强文本结构化、图像识别、生理信号识别、知识图谱构建等能力的建设。此次发布的“癫痫脑电分析引擎”是其在生理信号识别领域的最新进展。

　　许娟博士表示，阿里健康研发的“癫痫脑电分析引擎”，使用深度学习算法结合传统算法，可自动检测多种癫痫异常放电，产品性能更稳定，在多种工作环境下的适应能力也更强。

　　首都医科大学宣武医院神经内科主任王玉平在测试了阿里健康“癫痫脑电分析引擎”后认为，该引擎已经处于行业领先地位，并有意愿深入探讨脑电远程服务体系的建设。“ 脑电图监测是癫痫诊断和治疗的必要手段，受到读图人才和监测数据量庞大的限制，专业的脑电监测并不是很普及。人工智能引擎将有效地提高医生判读脑电图的效率，服务更多患者。”

　　王玉平进一步表示，随着人工智能的发展，“医生+AI”的工作方式将在越来越多的临床应用领域涌现，从而解放医生的“生产力”，让医生有机会把更多精力投入到科研和服务患者上来。