第 4 章
人工智能辅助治疗疾病和处理健康状况
凭借能够吸收和分析大量数据，并在很短的时间内生成分析结果，人工智能系统成为辅助治疗疾病和处理健康状况的强大工具。例如，将人工智能融入集成了多个传感器的医疗设备中，可以加速早日发现临床问题，或提供改善治疗质量的见解。使用人工智能，可能有利于更快速、更准确地解读人体产生的大量复杂生理数据，从而制定相应的医疗干预措施。
基于人工智能的脑机接口使手臂瘫痪的人能够将东西倒入杯中。（图片所有权：Battelle）
挑战
对于晚期肌萎缩侧索硬化 (ALS) 患者，随着病情的发展，交流变得越来越困难。在许多情况下，ALS（也称为卢伽雷氏病）会导致闭锁综合征，即患者完全瘫痪，但认知功能完好。眼球追踪设备以及最新的基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI)，使 ALS 患者能够通过逐个字母地拼写短语进行交流，但即使是交流简单的信息也需要数分钟才能完成。
解决方案
德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员开发了一种非侵入性技术，以使用小波、机器学习和深度学习神经网络，对脑磁图 (MEG) 信号进行解码，并在患者想象说出整个短语时检测到这些短语。该算法的性能接近于实时：当患者想象到一个短语时，它会立即出现。
- 借助 Wavelet Toolbox™，他们使用小波多分辨率分析技术，对 MEG 信号进行去噪和分解，使之成为特定的神经振荡带（高 γ、γ、α、β、θ 和 δ 脑电波）。
- 最初，研究人员从信号中提取了特征，并使用 Statistics and Machine Learning Toolbox 计算了各种统计特征。他们使用提取的特征训练了支持向量机 (SVM) 分类器和浅层人工神经网络 (ANN) 分类器，从而通过对五个短语对应的神经信号进行分类来获得准确度基线。通过这种方法获得的准确度约为 80%，可作为准确度基线。
- 然后，该团队采用 MEG 信号的小波尺度图来表示丰富的特征，并将其用作输入来训练三个定制的预训练深度卷积神经网络，即 AlexNet、ResNet 和 Inception-ResNet，以对 MEG 信号进行语音解码。在结合使用了小波和深度学习方法后，整体准确度提高到了 96%。
- 为了加快训练速度，该团队在具有 7 个 GPU 的并行计算服务器上使用 Parallel Computing Toolbox 进行了训练。
结果
通过使用 MATLAB，该团队能够在不同的特征提取方法之间快速迭代，并训练多种机器学习和深度学习模型，使 MEG 语音解码的整体准确度达到 96%。借助 MATLAB，他们在短短几分钟内即可将小波与深度学习方法结合使用，而所需的时间明显少于其他编程语言。此外，该团队只需更改一行代码即可切换到使用多个 GPU 进行训练。使用 Parallel Computing Toolbox 和具有 7 个 GPU 的服务器，使得网络训练速度快了大约 10 倍。
将脑磁图 (MEG) 数据转换成单词短语。（图片所有权：德州大学奥斯汀分校）
挑战
瘫痪是指身体某一部分或全部丧失活动能力，通常是由于大脑或脊髓受损所导致的。
解决方案
Battelle Neurolife 和俄亥俄州立大学的研究人员联合开发了一种脑机接口 (BCI)，可以记录和分析来自大脑的信号，并以命令的形式将信号发送到设备以执行动作。在此例中，该团队设计了一个系统，以帮助患者重新获得对手指、手和手腕的有意识控制。
- 他们使用了 MATLAB 来分析大脑发出的脑电图 (EEG) 信号，并训练了机器学习算法，以检测和解码大脑的亚感知触摸信号。
- 当使用 BCI 的患者触摸物体时，这些算法将运动和感觉信号分开，将触摸反馈传输到振动触觉带，而将运动信号传输到电极套。
BCI 系统中的步骤。（图片所有权：Battelle）
结果
如今，患者不用看即可拿起物体了。该系统外形太大，不能在家里使用，但可以发展成为一个改善瘫痪患者日常生活的系统。
挑战
糖尿病神经病变是一种神经损伤，最常发生在腿部和脚部。它是由血糖水平升高所引起的。
解决方案
Xfinito Biodesigns 的创始人 Siddarth Nair 利用 MATLAB 开发了软件来控制一款名为 Xeuron.ai 的可穿戴鞋，以此治疗糖尿病神经病变。Xeuron.ai 可记录来自可穿戴鞋的信息，例如压力、温度、对刺激的反应以及运动。深度学习算法用于处理数据。这种处理通过混合计算进行，Nair 表示这可以降低成本并缩短计算时间。该系统根据这些数据，通过电或磁刺激、振动、热脉冲或光脉冲提供个性化治疗方案。
Xeuron 鞋履系统。（图片所有权：Xfinito Biodesigns）
