人工智能如何帮助诊断神经系统疾病

如果您可以通过对视网膜进行10秒钟的扫描来诊断多发性硬化症(MS)，阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，肌萎缩性侧索硬化症(ALS)和脑震荡怎么办?现在，细胞水平成像和人工智能(AI)的结合提供了这种可能性。它跟踪视网膜的运动，而不是瞳孔的运动。由于视网膜跟踪技术可以在细胞尺度上测量眼睛的运动，因此它可以检测到大小仅为人发大小的1/100的运动，其灵敏度是其他眼睛跟踪系统的120倍。

这项新技术充分利用了大数据成像和在其上运行的人工智能的优势。成像更加精细，因此AI和机器学习(ML)都可以在更多数据点上运行。这不仅可以揭示眼睛健康状况，还可以揭示潜在的医疗状况，因此可以对其进行治疗。

“我们知道诸如多发性硬化症等疾病以特定的眼球运动为特征，”神经技术和AI公司C.Light Technologies的首席执行官Christy Sheehy博士说。“使用视网膜扫描技术，我们可以更快地检测到眼动的微小变化，视频可见度可降至1微米级别。在其他瞳孔扫描技术中，用于眼动观察的最小尺寸在2至4毫米范围内。”

Sheehy说：“我们拍摄的每个视频的长度大约为10秒。”“它包含超过5,000个数据点，每个患者记录了其中的六个视频。”

借助可以检测和评估眼动数据模式的机器学习，可以将当前的视网膜扫描与过去的结果进行比较。Sheehy说：“这使我们能够绘制出疾病的进展图或缺乏进展图。”

对于MS，这是该技术正在应用的第一种疾病，其症状是复视和不自主的眼球运动。

Sheehy说：“我们可以从这些信息中学到很多东西。”“一方面，眼睛行为的改变可能预示着疾病的发展，但也可能意味着用于治疗该疾病的特定药物无效。在后一种情况下，它可能表明护理人员重新评估和调整所使用的药物疗法，以便患者可以取得更好的结果。”

其他人可以从这种AI技术中学到什么?

诸如高级视网膜扫描和AI / ML评估之类的技术为正在启用和实施对大数据进行操作的技术的其他人员提供了经验教训。

如果锐化正在采集原始数据点的设备的镜头，则可能会发现更有意义的数据可见性，这不一定足以满足影像和其他大数据捕获技术的需求。

人工智能是一种动态组合，它使用智能框架来评估和评估特定问题，而机器学习则可以通过检测和分析数据模式来提高AI性能。

当研究领域或业务领域的专家运用其经验知识，专注于难以解决的特定问题并使其得到解决时，就会出现一些最大的大数据，人工智能和机器学习突破。

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