多模態自然人機交互神經系統疾病輔助診斷工具

　　中國科學院軟件研究所和中國醫學科學院北京協和醫院在國家重點研發計劃“云計算和大數據”重點專項項目“云端融合的自然交互設備和工具”的支持下，將自然人機交互技術與神經系統疾病臨床診斷方法結合，研制了“多模態自然人機交互神經系統疾病輔助診斷工具”，成功應用于神經系統疾病的早期預警與輔助診斷當中，在國家健康醫療相關領域發揮了重要作用，入選國家衛健委頒發的“醫療健康人工智能應用落地30最佳案例”。

　　腦卒中、帕金森病、阿茲海默癥等是常見的神經系統疾病，已經成為嚴重威脅我國人口健康的重大神經系統疾病。神經功能評價是神經系統疾病早期預警和臨床診斷的主要手段。臨床上主要是通過各種量表、測試、問卷調查等方法對病人的神經功能進行評價。但是這些方法依賴于專業醫療設備和醫療人員，成本較高，無法作為日常健康評價手段；同時由于神經系統結構和功能的復雜性，這些方法無法對檢測關鍵要素進行全程數據存儲和定量分析，受評價者主觀判斷影響較大。自然人機交互是新一代的人機交互方式，它使計算系統具有強感知能力、多通道能力與自然性等特點，可以解決傳統神經功能評價方法存在的不足，為神經醫學檢測提供定量化、多模態和非任務態監測的支持。

　　多模態自然人機交互神經系統疾病輔助診斷工具主要由認知檢查子系統、書寫運動功能檢查子系統、步態功能檢查子系統、語音功能檢查子系統、智能積木檢查子系統、智能餐具檢查子系統和手機日常操作異常檢測子系統組成，利用筆式、姿態、智能實物、語音、觸屏移動設備等多通道交互技術進行神經系統疾病的早期預警與輔助診斷，為神經功能評價提供預警篩查、臨床診斷、預后評估、康復監測以及長程跟蹤等關鍵技術支撐。

　　該套系統在北京協和醫院、湘雅醫院、天津醫科大學總醫院、大連第三人民醫院等國內大型三甲醫院得到應用，獲衛健委等相關部門充分認可，在國家農村心腦血管疾病危險因素調查、缺血性腦卒中長程隨訪等重大任務中發揮重要作用。目前，基于該系統已收集神經系統疾病臨床病例5226人，累計進行醫學臨床檢查約20000多次，建立了包括手寫、語音、步態、抓握、生理、影像的醫學數據庫，為臨床輔助診斷提供了技術基礎。