隨著社會人口老齡化問題的加重，帕金森病等老年神經退化疾病逐漸演變為重要的社會問題。目前，中國帕金森病患者人數約300萬，55歲以上人群的患病率約1%，65歲以上的老人患病率達1.7%，但在這1.7%的人群中，僅有 3.75% 的患者初發病時意識到自己患病，帕金森病誤診率高達 23.5%。

　　帕金森為何誤診率如此高？這跟帕金森早期的癥狀容易讓人忽視相關，帕金森病早期癥狀如顫抖、走路不穩、動作緩慢僵硬、少言寡語等容易被誤認為是老年人的正常現象，這導致患者就診率非常低，常出現漏診現象。有研究發現，大部分患者從出現癥狀到臨床確診，平均需要 10 個月；即便在上海、北京等一線城市，患者治療率不足 40%。

　　帕金森病的治療狀況在我國整體處于就診率不及時、延誤診斷率高、治療率低的狀態，也是醫學面臨的重要問題。如果早點發現的話患者經過治療可以減輕癥狀、預防并減少遠期運動并發癥，過上趨于正常人的生活。但是發現的遲，病癥到了中晚期的話，患者飽受疾病折磨，生活質量嚴重降低。

　　因為早期帕金森的發病癥狀并不明顯，傳統的診斷方式需要經過一系列判斷。其中，有一個關鍵環節是基于一系列指定動作的完成狀況進行判定。傳統的診斷方式之一是通過帕金森評定量表UPDRS對患者一一進行評估。

　　醫生依據帕金森評定量表指導患者完成動作，然后依據患者的完成情況進行逐項打分，大概需要30分鐘甚至更久。期間可能因為身體協調性、緊張等因素受到來自自我懷疑和醫生言語帶來的心靈傷害。這種診斷的方式依賴語言溝通，時間成本較高，并且評分主要依賴醫生的肉眼觀察，如動作的距離、幅度、頻率等，缺乏量化指標，有可能出現因主觀性導致的偏差。

　　騰訊醫療人工智能實驗室近日推出了一項AI輔助診斷帕金森病的新技術，在這個新技術的輔助下可以實現帕金森病的運動功能日常評估和早期篩查，醫生可在3分鐘內完成診斷過程，診斷速度提升10倍。

　　這個AI輔助診斷新技術名為帕金森病運動功能智能評估系統，基于無可穿戴傳感器的運動視頻分析技術，針對帕金森病人的運動視頻自動實現帕金森評定量表UPDRS評分。

　　簡單來說，用戶無需穿戴任何傳感器，僅需通過攝像頭拍攝（普通智能手機即可滿足），做一些帕金森評定量表的簡單動作，如伸掌握拳，手部輪替等動作，系統可識別運動視頻中的身體部位的關鍵節點，定量分析動作指標，完成診斷過程。

　　有人會懷疑同一個的動作因為各種原因大家最終的呈現效果都不同，機器如何做到分辨這些細微差距？

　　機器可以診斷細微動作離不開先該智能評估系統的三大核心技術：動態特征捕捉（通過姿態卷積預測全身關節位置），時序分析技術（通過時序卷積保證全身關節在時間維度上的連貫性），以及動態分析技術（利用記憶網絡和人體動力學模型輸出可靠的運動指標）。

　　這三大核心技術可以捕捉并分析動作，并分辨出細微差異。據騰訊醫療AI實驗室介紹，用戶的動作按照身體關節點可以被拆分為上百個可識別的關鍵點，然后通過建立模型進行識別檢測。

　　比如一個手部，會設置21個關鍵點。隨著手部進行各種動作，關鍵點的運動軌跡會變得不同，在頻率、距離、角度、速度等方面的數據上有變化。這些測量的運動統計數據會被用來訓練AI系統。經過深度學習，它就可以分辨出帕金森病患者動作上的細微差異。

　　然后通過運動視頻分析技術，分析捕捉到的患者動作，依據模型進行“可量化”和“精細化”的評測。借助這些評測，醫生可以更高效地評測帕金森病患者的病情，對患者進行分級，并制定更有針對性的治療方案。

　　這個系統診斷的效果如何呢？來自復旦大學附屬華山醫院神經內科副主任，國家老年疾病臨床醫學研究中心（華山）帕金森主研究者王堅教授表示：“目前預實驗的數據顯示，帕金森病運動功能智能評估系統的AI評分結果與專家人工評分結果的一致性非常接近，完全達到預期效果，后續更大規模的正式臨床試驗在積極準備的過程中。”

　　目前這個AI診斷系統還未正式投入應用，接下來它將通過更多嚴格的實驗來學習和進步。未來要實現讓患者使用普通的智能手機自助拍攝，在家庭場景下就能完成帕金森病的運動功能日常評測。

　　除了診斷帕金森外，騰訊醫療AI實驗室也正在把它的視頻分析技術應用到腦癱患者術前步態分析、足球運動員傷后恢復訓練運動功能狀態測評、老人運動能力日常評測等更多運動障礙性疾病的輔助診斷中。

　　騰訊醫療AI實驗室其他主要產品還包括臨床輔助決策支持系統，面向腦卒中、急性冠脈綜合癥等高危易誤診疾病提供臨床輔助決策支持，以及心電圖智能分析軟件，利用AI技術實現心電圖監測結果的自動判讀和預警等，創造更多的AI醫療應用場景。

　　騰訊醫療AI實驗室負責人范偉博士表示：“通過純視頻分析，客觀量化帕金森病患者在日常生活中的行動障礙和服藥后的有效性。對于患者、患者家屬和醫生都是一件好事情。從事AI醫療相關的研究工作后切身地感受到醫學的博大精深，它是非常綜合的科學。它既有科學的部分，也包涵了倫理的內容。AI可以解決其中一些關鍵技術問題，比如，提高效率，帶來便利，但它也不能解決所有問題。路還很長，我們還需要繼續向前。”

　　騰訊正積極探索和布局人工智能技術在不同醫療場景的應用，騰訊醫療AI實驗室是專為醫療領域打造的人工智能實驗室，采用美國-中國雙中心模式，目前在硅谷、北京、深圳設立了三個分支。實驗室的主要研究方向是基于自然語言理解、醫學知識圖譜、深度學習、醫療影像、貝葉斯網絡、多模態分析等基礎技術構建醫學知識引擎、醫療推理引擎、臨床輔助診斷引擎、問診對話引擎等智能平臺。