在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，快速而準(zhǔn)確的診斷對于患者的康復(fù)至關(guān)重要。近日，來自皇家墨爾本大學(xué)（RMIT）的生物醫(yī)學(xué)工程師團隊與圣保羅州立大學(xué)的博士生Guilherme Camargo de Oliveira攜手，共同研發(fā)了一款基于人工智能（AI）的面部篩查工具。這一創(chuàng)新性的應(yīng)用為中風(fēng)患者帶來了福音，它允許醫(yī)護人員在短短幾秒鐘內(nèi)，通過智能手機就初步判斷患者是否可能患有中風(fēng)。

中風(fēng)是一種急性腦血管疾病，具有極高的致殘率和致死率。因此，盡早發(fā)現(xiàn)并及時治療對于患者來說至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)的中風(fēng)診斷方法往往需要復(fù)雜的醫(yī)療設(shè)備和專業(yè)的醫(yī)護人員，這在一定程度上限制了診斷的效率和便捷性。而這款基于AI的面部篩查工具的出現(xiàn)，則打破了這一瓶頸。

據(jù)了解，該工具在檢測中風(fēng)的準(zhǔn)確率上達到了82%，這一數(shù)字在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)相當(dāng)可觀。當(dāng)然，這并不意味著它可以完全取代傳統(tǒng)的中風(fēng)診斷方法，但它確實為醫(yī)護人員提供了一個快速、便捷的初步篩查手段。對于那些疑似中風(fēng)的患者，這一工具能夠在短時間內(nèi)給出一個初步的判斷，為后續(xù)的綜合臨床診斷提供重要的參考依據(jù)。

該工具的核心技術(shù)在于將AI與面部識別技術(shù)深度融合。它通過分析面部對稱性和特定的肌肉運動（稱為動作單元）來檢測中風(fēng)。這一過程中，該工具采用了面部動作編碼系統(tǒng)（FACS），這是一個在1970年代開發(fā)的經(jīng)典系統(tǒng)，通過對面部肌肉的收縮或放松進行細致的分類，為分析面部表情提供了詳細的框架。

在研發(fā)過程中，團隊成員de Oliveira發(fā)現(xiàn)，中風(fēng)患者的面部肌肉通常會表現(xiàn)出單側(cè)運動的特點，即面部兩側(cè)的肌肉表現(xiàn)不同。因此，他們特別關(guān)注于面部在微笑時的不對稱性變化。為了驗證這一想法，研究團隊使用了14名中風(fēng)后患者和11名健康對照者的面部表情檢查視頻作為數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練。

對于這款面部篩查工具的未來應(yīng)用，團隊表示將繼續(xù)與醫(yī)療保健提供商合作，進一步完善其功能和性能。他們計劃將其開發(fā)成一個手機應(yīng)用，以便能夠檢測影響面部表情的其他神經(jīng)系統(tǒng)疾病。這一舉措無疑將極大地提高醫(yī)療服務(wù)的效率和便捷性，為更多的患者帶來福音。