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穿戴式裝置和AI結合 打造醫療新樣貌
 

【作者: imec】   2019年06月20日 星期四

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文/imec 編譯/吳雅婷

本篇為和比利時魯汶大學(KU Leuven)教授Sabine Van Huffel的訪談,她也是imec研究團隊BioMED資料處理團隊(Biomedical Data Processing Research Group)的主任,主要研究如何根據數學模型,讓穿戴式裝置更智慧化。例如,識別和過濾假影(artefact),還有結合甚至同步不同測量結果。


穿戴式裝置的好處不勝枚舉,將來勢必會被用於人體保健。雖然如此,穿戴式裝置仍需朝智慧化繼續邁進,我們應該設計出一套新的商業和教育模型。


我們和比利時魯汶大學(KU Leuven) 的教授Sabine Van Huffel進行訪談,她也是該大學工程學院電機工程學系BioMED資料處理團隊(Biomedical Data Processing Research Group)的主任。BioMED也是imec的研究團隊,主要研究如何根據數學模型,讓穿戴式裝置更智慧化。例如,讓這些模型識別和過濾假影(artefact),還有結合甚至同步不同測量結果,讓醫療診斷更精確。


BioMED正和一批醫師合作對抗疾病,例如:風濕病、心臟衰竭、癲癇和癌症。它也正和imec密切合作,結合imec提供的最先進穿戴式裝置和BioMED發展的頂尖演算法。這樣的組合簡直是天作之合!


為所有醫師組成的工程團隊

人工智慧(AI,Artificial Intelligence)和智慧穿戴式裝置將帶來前所未有的醫療進展。事實上,人工智慧已經是讓醫院測量儀器更智慧化的因素之一。舉例來說,這些儀器運用心臟和大腦曲線圖(EEG,Electroencephalogram,腦波圖),能自動偵測癲癇發作,或能辨識影像中的腫瘤組織。這些演算法也極具多功能性,能夠快速學習,像是新增新型測量結果或讀數。人工智慧飛快突破的重要領域之一就是放射學。這是因為演算法能夠快速處理影像,並從放射學家做的筆記中汲取資訊學習。


多虧了穿戴式裝置,病患在醫院進行各式測量時能感到更舒適—而且病患也可以在家受到醫療監測。最好的例子就是睡眠研究。就目前而言,如果你有睡眠障礙,可能必須在睡眠研究中心待上一晚,而這個做法花費不斐。但試想,如果你能在睡在自家床上的同時,穿戴感測器一個月。就算這些感測器不像目前醫院使用的儀器那樣準確,穿戴式感測器測出的結果其實會比較可靠,因為這些測量將在現實環境中進行,而且測量過程會歷經一段較長的時間。


另一個例子是在新生兒加護病房,對早產兒進行醫療監測。對這些小嬰兒來說,透過穿戴式裝置或床上的感測器進行醫療監測,不僅讓他們處在更舒適的狀態,這樣的監測還事關生死。和魯汶大學附設醫院(Leuven UZ)的新生兒科合作,BioMED正在研究造成這些嬰兒感到壓力的原因。


如果嬰兒在發育歷程的前幾周或前幾個月感受到壓力—例如因為必須和醫療監測儀器和導線相接,嬰兒感到壓力會影響到他們的(腦部)發育。但透過穿戴式裝置,這些嬰兒較能正常發育。

有趣的是,穿戴式裝置未必會是以穿戴在身上的形式呈現。例如,感測器若是被嵌入在你的床上或車座裡,一樣可以運作如常。又例如,你將可以在購買新車時,要求新增「健康檢查」功能,這和你現在要求增添汽車熱電椅配備是一樣的。這樣的現象也出現在智慧型手機。在以前,手機只被用來打電話,但現在它們的功能遠不止於此。同樣的,汽車的功能將不僅僅是帶你從甲地到乙地而已。



圖一 : imec已經發展出可被嵌在汽車座椅上的感測器,用來監測呼吸和心跳率。這只是未來人們可能在乘坐車輛的同時,還能進行健康檢查的預示而已。而被嵌在家中床墊的感測器將能測量你的睡眠品質,以盡早診斷出睡眠障礙,像是睡眠呼吸中止(sleep apnea)。BioMED正和魯汶大學附設醫院一同發展這類的睡眠檢查裝置。
圖一 : imec已經發展出可被嵌在汽車座椅上的感測器,用來監測呼吸和心跳率。這只是未來人們可能在乘坐車輛的同時,還能進行健康檢查的預示而已。而被嵌在家中床墊的感測器將能測量你的睡眠品質,以盡早診斷出睡眠障礙,像是睡眠呼吸中止(sleep apnea)。BioMED正和魯汶大學附設醫院一同發展這類的睡眠檢查裝置。

然而,要讓這個願景成真,僅有設計良好的軟硬體設備是不夠的。研究者已然明白,要說服醫師為特定疾病進一步研究穿戴式裝置的相關應用,並非輕而易舉的事。這是為甚麼?首先,也是最重要的,穿戴式裝置必須足夠準確、可靠,而不只是「小裝置」而已。這代表著,認證機制對突破穿戴式裝置的發展將非常重要。


另外,醫師沒有時間探究大多數的資料和每個裝置的特定介面,這是事實。因此,在醫師培訓中輔以更多相關技術學科,並擴展醫師對人工智慧的知識,是件重要的事。然而,要達成這個目標,將需要一個專業的生醫工程師團隊待在現場,以協助醫師處理穿戴式裝置提供的新資料。畢竟醫師要能對病患進行診斷,又不至於因操作電腦和龐大的數據量而不堪負荷。

因此,如果我們想要盡早在普通科和專科醫師日常工作中使用穿戴式裝置,有些事情必須改變。例如:病患醫療基金的給付機制,以及日後採用的經營模式。舉例而言,我們是否要向藥局購買這些穿戴式裝置,並在使用後丟棄?還是我們可以從個人醫療基金機構租用這些裝置呢?又或者,我們是否會在醫院拿到這些穿戴式裝置,並在使用後歸還,好讓某個小組殺毒消菌、重新設置裝置,給下個病患使用?



圖二 : 由imec和Holst Centre共同研發,具備感測器功能的智慧OK繃原型。有個好例子可以用來預示發展穿戴式裝置後可能出現的情景:使用者在藥局買了個(便宜的)OK繃,並在使用後將之丟棄—就像現在的驗孕產品。
圖二 : 由imec和Holst Centre共同研發,具備感測器功能的智慧OK繃原型。有個好例子可以用來預示發展穿戴式裝置後可能出現的情景:使用者在藥局買了個(便宜的)OK繃,並在使用後將之丟棄—就像現在的驗孕產品。

我們對穿戴式裝置的未來發展目前只能思考到此。可是我們現在又身在怎樣的處境呢?更具體說來,BioMED當前的發展有哪些部分能提供我們預示,為了健康,我們將來要如何運用穿戴式裝置和人工智慧?


感測器記錄日常 小至撿起一枝筆

風濕是個常見的疾病,其疾病發展也被嚴密監測。目前,為了監測風濕病,病患要定期在物理治療師陪同下做標準復健運動,物理治療師會填寫一份評分表,並用碼錶手動計時。但如果……?


如果你不必再做這些復健運動,取而代之地,在上臂配戴一副穿戴式裝置,它能識別你的動作,像是穿襪子、上樓、撿東西等等。

追根究柢,這些動作和你在物理治療師陪同下模擬做出的那些,是一樣的。魯汶大學附設醫院風濕科和BioMED合作,已經發展出一套系統,由具感測器的智慧手環以及加速計組成;該加速器因為具備BioMED精妙的數學模型,能夠識別病患日常生活中的特定動作,還能測量病患完成某個動作所需的時間長短,並將之轉換成分數,這就跟病患和物理治療師在醫院所做的是相同的事情。



圖三 : 利用這個簡單的穿戴式裝置並應用智慧演算法,風濕病患者可在家受醫療監測。
圖三 : 利用這個簡單的穿戴式裝置並應用智慧演算法,風濕病患者可在家受醫療監測。

此穿戴式裝置的功能現在已被擴充,能測量心臟活動,亦即心電圖(ECG,Electrocardiogram),好改善識別病患所做動作的功能。對病患來說,這樣的好處是他們不必頻頻前往醫院看診;而對醫師來說,穿戴式裝置紀錄了病患在日常中的運動,較能反映真實生活,而不只是紀錄病患在診所努力完成指定動作的特定時刻。諸多其他的量測點也能在一段較長的時間內被記錄下來。


協助移除腫瘤的數學

儘管穿戴式裝置的智慧功能帶來不少好處,這些裝置卻不一定是具備智慧功能的唯一工具。讓穿戴式裝置智慧化的數學模型,也可以用來提供醫師更多有關正確診斷和治療的資訊。移除腫瘤就是個例子。目前,磁振造影(MRI,Magnetic Resonance Imaging)的成像是利用磁振掃描儀(MR scanner,Magnetic Resonance scanner)。醫師則利用這些影像來辨識需切除之腫瘤組織。


腫瘤組織和健康組織的組成是不同的,這可以從組織的頻譜中看出來;利用磁振頻譜學(MR Spectroscopy),組織在同樣的磁振掃描儀中接受測量。當所有磁振造影影像都接受測量後,即是磁振頻譜造影(MRSI,Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging)。如果測得的組織頻譜能在用數學模型分析的磁振造影影像中被識別,醫師更能區別健康組織和惡性組織,甚至可能察覺腫瘤內的惡性程度變化。



圖四 : 利用數學模型,磁振造影影像可根據測得的組織頻譜加上色彩。事實上,這張頻譜是該組織組成的一種生化指紋,而且能更詳盡地區分正常組織和腫瘤組織/壞死組織的差別。
圖四 : 利用數學模型,磁振造影影像可根據測得的組織頻譜加上色彩。事實上,這張頻譜是該組織組成的一種生化指紋,而且能更詳盡地區分正常組織和腫瘤組織/壞死組織的差別。

也因為只有專業的頻譜學家才能分析頻譜影像,BioMED已將頻譜資訊轉換成「生化指紋」,這些指紋和可辨識組織的特徵相符,而各組織類型在磁振造影影像中皆以不同顏色區別。對放射師來說,這樣能更容易解析出腫瘤及其周圍。這些演算法現在能以產品形式售出,供醫院使用,也能讓放射師的磁振頻譜影像分析工作變得更簡易。魯汶和根特大學附設醫院(UZ Leuven and Ghent)的放射科已經測試這套軟體的辨識大腦腫瘤功能。


杜絕癲癇發作

有些癲癇患者發現藥物治療對他們來說沒有效果。但如果他們的癲癇發作屬於局部性的(Focal Epilepsy,局部型癲癇),那麼這些病患可以藉由手術,切除病灶來獲得改善。


一般來說,病患會在醫院進行為期一周的術前評估,在這段時間,他們會進行各種檢查,以盡可能清晰地定位出造成癲癇發作的特定大腦部位。腦波圖讀數取自放在頭部的電極,那些電極會以高時間解析度測量腦部所產生的電位差。功能性磁振造影(fMRI,Functional MRI)的高空間解析度將大腦活躍的部位視覺化,也提供了重要資訊。


但如果結合腦波圖和功能性磁振造影,並在同一台磁振掃描儀進行此兩種醫療測量,會怎麼樣呢?由於兩者間互補的解析度特性,EEG-fMRI的組合讓我們可能可以更準確定位癲癇活動,不論在時間或空間解析度上皆然。

然而,以腦波圖測量的負面結果,便是腦波圖讀數在磁振掃描儀造成額外的影像變形,這對讀數的品質產生不利的影響。BioMED和魯汶大學附設醫院神經科合作,已經發展出一些演算法,藉由結合腦波圖和功能性磁振造影消除影像變形,能更準確定位造成癲癇的大腦部位。一座軟體平台已經設計完備,但在可供臨床使用前,它仍需進行更多的多中心測試(Multi-centric Testing)。


為癲癇打造的「助聽器」

為了協助提供病患解決方案,讓一間公司在一項研究計畫開始時便一同參與,當然是件好事。愛美科研發計畫「imec.icon」其中的一項專案「SeizeIT」便是這樣的案例。和三家廠商—比利時生物製藥商UCB、比利時可穿戴裝置製造商Byteflies和比利時工業設計公司Pilipili,以及魯汶大學附設醫院的神經科、小兒神經科合作,BioMED發展出一項給癲癇患者使用的穿戴式裝置。這個裝置外觀像是掛在耳後的助聽器。透過結合大腦、心臟和肢體活動三者的醫學測量,此裝置能監測癲癇發作。



圖五 : 此為SeizeIT計畫研發的「助聽器」,能夠偵測癲癇發作。這對監測病患狀態和開發不同藥物來說是重要的。
圖五 : 此為SeizeIT計畫研發的「助聽器」,能夠偵測癲癇發作。這對監測病患狀態和開發不同藥物來說是重要的。

就這點來說,此處所指的癲癇發作並非一般認知中的手腳抽搐,而是指一種癲癇類型,這類的癲顯發作更難以識別。為了能夠適度監測病患,並了解哪些藥物對病患有效,掌握特定時間內癲癇發作的時機和次數這類客觀數據和資訊,是至關重要的。有了Seize IT計畫的原型,這個目標現在有機會達成;這個原型將發展成能銷售至市場的產品,是歐盟創新與科技學院(EIT,European Institute of Innovation and Technology)Health社群網絡資助的一項主要歐洲後續計畫的一部份。


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