人工智能怎样帮助幼儿配合检查

以往妈妈们带娃去医院检查视力，都会发现孩子难配合，从而影响了筛查的准确性。今后，人工智能技术将可以帮忙了。记者从中山大学中山眼科中心获悉，该院全球首创的婴幼儿视功能人工智能评估技术，可以解决这个问题，妈妈们带着孩子录制一段小视频便可通过人工智能技术分析出孩子的视功能。目前，该技术在诊断先天性白内障、小角膜、小眼球、晶体脱位、无晶体眼等方面疾病的准确率均超过81%，尤其是诊断先天性白内障的准确率达到93%。

以大数据量化行为与视觉损伤的关系

幼儿用拳头揉眼睛，甚至抠眼睛，对着光看得很入神……这些行为可能跟视力损伤有一定关联，但由于去往医院后，婴幼儿在检查时并不配合，给医生检查带来一定的难度。据了解，由于难以客观评估婴幼儿的视功能，全球2000万以上的视觉损伤婴幼儿不能被及时发现而终生致盲，造成了沉重的社会负担。中山大学中山眼科中心刘奕志教授和林浩添教授发现正常和视觉损伤婴幼儿的行为模式差异，并利用人工智能深度学习技术，在全球首次建立了基于行为模式的婴幼儿智能视功能评估系统，用于客观筛查婴幼儿的视功能，及时发现语言前婴幼儿的视觉损伤。最新研究成果“Discrimination of the behavioural dynamics of visually impaired infants via deep learning”于2019年10月21日发表于《自然》杂志的子刊《自然生物医学工程》。

林浩添介绍，视觉是人类最重要的知觉，既往研究表明，视觉和行为表型之间存在一定的对应关系。然而，视力丧失如何影响个体行为模式变化，在很大程度上仍然是未知的。研究通过分析4196例婴幼儿、20980分钟的行为学表型视频大数据，定量对比不同视功能群体四大类、13个行为特征即斜视、震颤、双眼运动不协调、揉眼、压眼、戳眼、补偿性光凝、空视、无目标视物、频繁眨眼、眯眼、皱眉的发生频率及严重程度，这些与婴幼儿视觉损伤的量化关系，从而判断出婴幼儿是否有眼疾。

视功能评估结果准确率超过81%

林浩添介绍，量化关系后，让人工智能实现自主学习。智能评估系统在检测轻度和重度视觉损伤以及病因诊断方面都有令人满意的表现。与传统的检测方法相比，该系统对技术支持和婴儿合作的需求较少，可行性和准确性都更高。

据介绍，具体来说，该技术在先天性白内障、小角膜、小眼球、晶体脱位、无晶体眼等方面疾病的诊断准确率均超过81%，其中先天性白内障的评估结果准确率更高达93%。“目前，婴幼儿的视功能评估都需要专业人士去做，但每个个体都存在差异。同时，医疗的需求也比较大，传统的评估效率也较低。如今使用该项技术能实现更客观、更普世，并缓解医疗资源的紧缺。”林浩添说。

林浩添透露，下一步，拟用半年的时间研发手机APP，让家长带着孩子面对手机就能完成评估。在APP设置中，将设置音乐等吸引孩子的注意，从而捕捉孩子的面部表情、行为等，将视频数据传输后进行人工智能的评估，分析结果可在完成传输后几分钟内就显示。“而录制小视频的时间也不会太长，1~2分钟内，对于家长来说，也很方便。”林浩添表示，通过这种方便快捷的方式从而发现可疑的情况，实现早筛查早治疗。

婴幼儿出现视功能问题的行为特征

斜视、震颤、双眼运动不协调、揉眼、压眼、戳眼、补偿性光凝、空视、无目标视物、频繁眨眼、眯眼、皱眉。

来源：信息时报