腦科學這個商業前景被嚴重低估的領域,AI如何助力其產業化
AI介入癲癇初診:無創腦機接口信號解讀有限
雖然存在較大的治療缺口,但癲癇其實并不可怕。在現有的治療方法下, 90%的癲癇患者都是可治愈的。從治愈的手段來看,60%-70%的癲癇患者可以通過藥物控制,30%的患者需要通過手術進行治療。
但是癲癇可治愈、可治療并不意味著我國癲癇治療中不存在困局。尤其是在我國醫療資源緊缺,癲癇更為高發的情況之下。
而現有的診療流程不能達到的裂縫,正是AI介入生長探索腦電研究的土壤。
從癲癇診斷與治療的各環節看,從病患初次接受診斷到癲癇確診,從確診后的持續監測到癲癇常規藥物治療與控制,從藥物無法控制所形成的難治性癲癇確認到借助外科手段介入與治療,哪些新技術正在滲透進癲癇這個古老的疾病中,并且帶來切實的改變?哪些環節蘊含巨大投資價值?動脈網對此進行了梳理。

我們可以把AI滲透癲癇診療環節分為三個階段:初次診斷、用藥監測和預警和難治性癲癇診療
1、初次診斷和累計確診
在初次診斷和累計確診階段,從癲癇首次異常發作的初次診斷到最終確診,腦電圖(EEG)檢查是癲癇診斷的常規步驟。一般來說,通過腦電圖檢查,80%左右的癲癇病人發作間歇期均有腦電圖異常,只有5%-20%的癲癇病人發作間歇期腦電圖可表現正常。
臨床困局1:診斷與分流困局
該階段面臨的最大困局,是人工診療資源的缺乏。我國腦電師資源緊缺。由于腦電設備、算法和人才的限制,癲癇的診療工作受到諸多限制。同時,由于有豐富診斷經驗的腦電圖師與神內臨床醫生多集中在重點癲癇中心,加之患者及患者家庭基于對癲癇初始發作的未知與恐慌,多數患者集中涌向各省市三甲醫院,導致病患無法有效分流,同時大量疑似癲癇病患與初發癲癇病患的準確診斷和有效區分成為臨床突出難題。
臨床困局2:需求與供給困局。
從臨床經驗看,初次就診并最終確診的癲癇病患人數約占總就診病患人數的20%左右,以中國每年新增40萬的癲癇病患為基數計算,每年僅涉及初診EEG監測的總人數就接近200萬左右,還要加上已確診累計的近1000萬癲癇病患。
而對初診患者進行確認和對確診患者進行常規EEG監測,常常涉及多臨床中心、多次常規腦電圖監測(確診病患常規EEG約在2.5次/年),導致對現有醫療診斷資源的大規模占用,給各地醫療體系帶來沉重負擔。
以北京某區癲癇中心為例,EEG常規檢查數量高達1.5萬人次/年,單人診斷費用約為800元/次,中心配備常規腦電圖機數量已高達15臺,腦電圖師人數多達20多人。因監測任務過重,工作環境枯燥單一,且升遷路徑狹窄,導致腦電圖技師流失率高,這又進一步加重就診病患需求與醫療供給之間的矛盾。
初診階段產業價值及重要參與方:
巨量癲癇病患的EEG監測需求,以及EEG數據的時序性特點(閱片過程耗時漫長),高度依賴人工方式識別與輸出診斷結論難以為繼。在此背景下,利用AI算法快速提取關鍵病理性EEG腦電數據成為大趨勢。
目前,該領域已經有眾多科技公司介入,包括阿里健康(2019年5月上線阿里癲癇腦電分析引擎)在內的眾多國內外科技公司及互聯網巨頭均已積極介入癲癇診斷領域,希望通過AI算法緩解醫療診斷資源不足的情況,在5G新基建的推動下,通過云醫療、遠程大數據等方式,緩解臨床資源分布不均的現狀。

相關產業與腦科學關聯度:★★☆☆☆
從現有癲癇EEG腦電AI診斷的企業布局來看,它們都并非專注于癲癇診療,而是看中了癲癇診療背后的腦電研究價值。誠然,EEG腦電監測對于腦電研究有著巨大價值,但目前要實現有效利用還需要解決眾多挑戰。
EEG腦電監測手段的出現已有悠久歷史,全球各大頂級學府均已深度介入無創監測的研究,但因頭皮腦電監測數據信噪比差,有效特征數據解耦困難,且受制于監測環境及個體特性等多重制約,導致腦科學界可從其中進一步挖掘更深入認知數據的難度異常巨大。
動脈網曾與在美計算神經科學領域某學者交流,他將EEG腦電解碼過程形象比喻為“站在巨大的足球場外,想去理解和聽懂坐在特定區域坐席的某一些球迷在交談什么一樣困難,許多神經元在經過初始信號的耦合后,已經形成巨大而嘈雜的背景音,且需要特殊事件,如某一方球隊進球了,才能大致分清來自哪一方球隊的球迷的歡呼聲,無創BCI(腦機接口)領域正是如此,更多只能獲得區域的趨勢信號,無法進一步理解更深的含義。”
無創BCI(腦機接口)信號解讀有限也是為什么較多腦機接口公司扎推于淺層意念控制、睡眠等領域。在該領域創業項目多局限于嘗試解讀特殊腦區(運動區),以及具有顯著特征的EEG腦電特征(如癲癇)的發作監測,用于無創BCI腦機接口的開發及應用。該領域更多集中在所謂“意念”控制的領域,如遙控玩具等,結合肢體與肌電反饋等,切入泛娛樂行業,國內如EEGSmarT,國外包括如Neuroverse,均為面向家用消費級及精神護理(睡眠健康)領域的創業項目。

NeuroVerse-無創BCI
該領域公開過往融資的企業包括:

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