为医生“减负” 癫痫脑电分析引擎可大幅缩短脑电图分析时间

患者多，专家少，监测时间长，这使得许多癫痫患者有这样无助的经历:他们千里迢迢来看专家，但脑电图监测只能保留几个月。在轻的情况下，拖着病人的病人感觉更累，增加了不必要的经济负担，而在严重的情况下，疾病被延迟，错过了最好的治疗期。

5月9日，阿里健康人工智能实验室开发的“癫痫脑电图分析引擎”产品上线。首都医科大学宣武医院神经内科主任王玉萍进行的测试表明，该引擎在协助医生判断癫痫患者的各种异常放电、癫痫发作类型和综合征方面发挥了重要作用，可将脑电图分析时间缩短70%。该引擎将于本月在其合作的脑电图中心和医疗机构投入使用。

中国抗癫痫协会2018年发布的数据显示，中国癫痫患者总数不低于900万，脑电图监测结果是医生确定癫痫患者分类和调整治疗方案的重要依据。中国抗癫痫协会2015年发布的《癫痫临床治疗指南》认为，根据癫痫发作的控制情况，患者应每六个月至一年进行一次脑电图检查。如果疾病没有得到很好的控制，需要不定期或随时对其进行检查，每次监测的持续时间从2小时到24小时不等。然而，培养一名成熟的脑电图分析专家需要大量的临床经验和多年的专业培训。据业内人士估计，全国只有不到1000名高水平的脑电图分析员，大多数基层医疗机构要么不具备培养该领域人才的条件，要么无法留住人才。

阿里健康的“癫痫脑电图分析引擎”正是针对上述痛点。阿里健康人工智能实验室的徐娟博士说，过去，医生需要25到40分钟来分析癫痫患者在两个小时内的脑电图，并花费大量精力寻找异常放电。配有人工智能引擎的视频脑电监测设备能够自动标记脑电中的各种异常放电，为医生判断提供参考，从而大大提高医生读图的效率。据估计，在颞叶癫痫等实际场景中，阿里的健康人工智能引擎可以在5分钟内处理完成两个小时的脑电图数据，经医生检查后，分析报告可以在10分钟内完成。

脑电图中心工作人员正在操作配备“癫痫脑电图分析引擎”的视频脑电图监测设备，指导患者配合检查。

“利用节省的时间，脑电图中心将有机会连接更多的基层医疗机构，并为更多的患者提供帮助。”徐娟说。基层医院在支付一定的服务费后，可以将视频脑电监测设备采集到的信息反馈到脑电中心进行“医生+人工智能”的分析支持。“根据当前的工作量计算，根据脑电图采集的持续时间，基层医院可以在24到48小时内收到分析报告。”徐娟说，阿里的健康状况将进一步提高引擎的准确性，并将于本月在合作脑电图中心和医疗机构着陆。

去年，阿里健康宣布与阿里云共同打造医学大脑后，表示将加强文本结构建设、图像识别、生理信号识别、知识地图建设等能力。此次发布的“癫痫脑电分析引擎”是生理信号识别领域的最新进展。目前，国内在癫痫人工智能领域的探索仍主要集中在学术界，如基于脑电图的自动癫痫检测、基于脑电图的自动睡眠分期、癫痫间异常放电的自动检测等。

首都医科大学宣武医院神经内科主任王玉萍在测试了阿里健康的“癫痫脑电分析引擎”后，认为该引擎已经处于行业领先地位，愿意进一步探讨脑电远程服务系统的建设。“脑电图监测是癫痫诊断和治疗的必要手段，但受大量图像阅读人才和监测数据的限制。专业的脑电图监测并不流行。人工智能引擎将有效提高医生解释脑电图的效率，为更多的病人服务。”王玉萍主任认为，随着人工智能的发展，“医生+人工智能”的工作方法将会出现在越来越多的临床应用领域，从而解放医生的“生产力”，给医生更多的精力投入科研和病人服务的机会。