AI辅助诊断帕金森病：协助完成日常评估和早期筛查工作，大大缩短了医生诊断过程

近期，腾讯医疗人工智能实验室推出了一项AI辅助诊断帕金森病的新技术，在AI技术的辅助下，可以解放医生，大大缩短医生诊断过程，并能够协助完成帕金森病的运动功能日常评估和早期筛查工作，预估效率能提高10倍以上。

帕金森，作为老年人群一种典型的慢性疾病，就连拳王泰森、NBA12年老将格兰特都深受其困扰。但由于帕金森前期病症不明显而常常被忽略，这就导致患者就诊率非常低，常出现就诊率不及时、延误诊断率高、治疗率低等现象。

如果早点发现的话患者经过治疗可以减轻症状、预防并减少远期运动并发症，过上趋于正常人的生活。但是发现的迟，病症到了中晚期的话，患者饱受疾病折磨，生活质量严重降低。

传统治疗方法为：医生依据帕金森评定量表指导患者完成动作，然后依据患者的完成情况进行逐项打分，大概需要30分钟甚至更久。期间可能因为身体协调性、紧张等因素受到来自自我怀疑和医生言语带来的心灵伤害。这种诊断的方式依赖语言沟通，时间成本较高，并且评分主要依赖医生的肉眼观察，如动作的距离、幅度、频率等，缺乏量化指标，有可能出现因主观性导致的偏差。

腾讯医疗AI实验室推出的AI辅助诊断新技术又称作：帕金森病运动功能智能评估系统。

帕金森病运动功能智能评估系统基于无可穿戴传感器的运动视频分析技术，可识别运动视频中的身体部位的关键节点，定量分析动作指标，实现UPDRS评分的“可量化”和“精细化”，提高运动评测精度，实现帕金森病的早期筛查功能，提高诊断效率和诊疗质量。

在AI技术的辅助下，用户无需穿戴任何传感器，仅需透过摄像头拍摄(普通智能手机即可满足)，患者只需站在摄像头前，按照指示完成一系列动作，在短短3分钟内即可完成帕金森病的运动评估，诊断速度提升10倍。据了解，这也是国内外首个通过运动视频分析技术实现帕金森病的AI辅助诊断工具。

通过运动视频分析技术，分析捕捉到的患者动作，依据模型进行“可量化”和“精细化”的评测。借助这些评测，医生可以更高效地评测帕金森病患者的病情，对患者进行分级，并制定更有针对性的治疗方案。

来自复旦大学附属华山医院神经内科副主任，国家老年疾病临床医学研究中心(华山)帕金森主研究者王坚教授表示：“目前预实验的数据显示，帕金森病运动功能智能评估系统的AI评分结果与专家人工评分结果的一致性非常接近，完全达到预期效果，后续更大规模的正式临床试验在积极准备的过程中。”

目前，作为专注于打造AI+医疗领域实验室的腾讯医疗AI实验室，将不止于此，继续积极探索人工智能技术在不同医疗场景的应用。在与医疗领域专业人士的合作之下，通过不断研发AI技术，努力寻求解决我国医疗领域的医患双方问题，提高医生诊断效率，优化患者治疗方案，进一步更好地服务于我国健康战略布局。