面部筛查工具几秒内可检测出中风

中风影响全球数百万人，当大脑的某一部分血液供应中断或减少时，中风就会发生，这会阻止脑组织获得氧气和营养。仅几分钟的延迟就可能导致脑细胞永久性损伤。

皇家墨尔本理工大学（RMIT University）的一组生物医学工程师开发了这款软件技术背后的AI功能，并将他们的研究成果发表在《计算机生物医学方法与程序》杂志上。

来自RMIT大学和圣保罗州立大学的博士生吉列尔梅·卡马戈·德奥利维拉在团队负责人迪内什·库马尔教授的指导下领导了这项研究。

“中风的早期检测至关重要，因为及时治疗可以显著改善恢复结果，降低长期残疾的风险，并挽救生命，”RMIT工程学院的库马尔教授说。

“我们开发了一款简单的智能手机工具，急救人员可以立即使用它来判断患者是否中风，并在救护车离开患者家之前通知医院。”

这款智能手机工具在检测中风的准确率为82%，虽然它不会取代全面的临床中风诊断测试，但可以帮助更快地识别出需要治疗的人群。

“我们的面部筛查工具在检测中风方面的成功率与急救人员相当，”库马尔说。

中风可能难以察觉

中风的症状包括意识混乱、部分或完全丧失运动控制能力、言语障碍和面部表情减弱。

“研究表明，近13%的中风在急诊科和社区医院中被漏诊，而65%未接受神经检查的患者经历了未确诊的中风，”库马尔说。

“很多时候，迹象非常微妙。此外，如果急救人员与不同种族或性别的患者打交道——尤其是女性和有色人种——则更有可能遗漏这些迹象。

“在较小的地区中心，这一比例可能更高。鉴于许多中风发生在家中，且初步护理通常由在非理想条件下的急救人员提供，因此迫切需要实时、用户友好的诊断工具。”

技术的工作原理

这项新颖的AI驱动技术利用面部表情识别的能力，通过分析面部对称性和特定的肌肉运动（称为动作单元）来检测中风。

面部动作编码系统（FACS）最初于20世纪70年代开发，通过面部肌肉的收缩或放松来分类面部运动，为分析面部表情提供了一个详细的框架。

“影响中风患者的一个关键参数是他们的面部肌肉通常变得单侧化，即面部的一侧与另一侧的行为不同，”德奥利维拉说。

“我们拥有AI工具和图像处理工具，可以检测微笑不对称是否有任何变化——这是我们检测的关键。”

这项研究使用了14名中风后患者和11名健康对照者的面部表情检查视频记录。

下一步计划

该团队计划与医疗保健提供者合作，将智能手机工具开发成一款应用程序，以便能够检测影响面部表情的其他神经疾病。

“我们希望尽可能敏感和具体。我们现在正朝着一个拥有额外数据的AI工具努力，并且我们将考虑其他疾病，”库马尔说。

“与医疗保健提供者的合作对于将此应用程序集成到现有的应急响应协议中至关重要，为急救人员提供有效的早期中风检测手段。”

RMIT大学的研究人员与巴西圣保罗州立大学合作开展了这项研究。