從中科院自動化所獲悉,該所腦網絡組研究中心將“腦網絡組學”與人工智能方法結合,建立了全新的慢性意識障礙預后預測模型,利用該模型預測意識障礙患者能否恢復意識的準確率高達88%。該方法的有效性在兩家醫院的三套不同數據集上得到了驗證。研究成果近期發表在生命科學開放獲取期刊eLife上,該所宋明和蔣田仔分別是論文第一和通訊作者。

慢性意識障礙患者俗稱“植物人”。我國目前約有因腦外傷、腦卒中、缺氧性腦病等導致的慢性意識障礙患者50余萬名,每年新增7萬至10萬名,給家庭和社會帶來巨大精神痛苦和沉重經濟負擔。對病人意識恢復可能的預測,將直接影響臨床治療策略的選擇,甚至是親屬對病人生死去留的抉擇。但目前臨床對病人的預后判斷完全依賴醫生根據臨床觀察和個人經驗做出,主觀性較強,易受多種因素干擾。
自動化所腦網絡組研究中心聯合陸軍總醫院和廣州總醫院組成聯合攻關團隊,使用基于腦功能磁共振影像的患者腦功能網絡特征,結合機器學習相關算法,發展出了預測患者一年之后是否恢復意識的計算模型,準確率達88%。驗證中,這套方法成功預測了多例醫生臨床最初判定恢復無望而最終恢復意識的病人。
據蔣田仔介紹,該研究與目前大部分人工智能在醫學診斷應用研究的區別在于,它提供了醫生目前未知的意識障礙有關的腦網絡信息,從而增強了對病人預后預測的能力。該研究結果也為理解意識障礙疾病的神經機制提供新線索。
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