佛罗里达大西洋大学（Florida Atlantic University, FAU）及其合作伙伴的研究人员开发了一种全新的概念验证型深度学习模型，该模型利用实时数据帮助诊断眼震（nystagmus）。眼震是一种以非自主性、节律性眼球运动为特征的病症，通常与前庭或神经系统疾病相关，研究结果已发表在《Cureus》期刊上。
人工智能在现代医学中的作用日益重要，尤其是在分析医学影像方面，能够协助医生判断疾病严重程度、制定治疗决策以及追踪病情发展。然而，尽管技术不断进步，大多数现有的AI模型仍依赖静态信息构建，这限制了它们的灵活性和实时诊断能力。
目前，检测眼震的金标准诊断方法包括视频眼震图（videonystagmography, VNG）和电子眼震图（electronystagmography）。然而，这些方法存在显著缺陷，例如设备价格昂贵（VNG设备成本可超过10万美元）、设备体积庞大以及患者在测试过程中感到不适等。FAU的这项基于人工智能的技术提供了一种经济高效且对患者友好的解决方案，用于快速、可靠地筛查平衡问题和异常眼球运动。
该技术允许患者使用智能手机录制自己的眼球运动视频，通过安全的方式将视频上传至云端系统，并由前庭与平衡专家进行远程诊断分析，而无需离开家门。
这一概念的核心是一种深度学习框架，通过面部关键点监测实时分析眼球运动。该AI系统能够自动绘制468个面部关键点，并评估慢相速度——这是确定眼震严重程度、持续时间和方向的关键参数。随后，系统会生成简单易懂的图表和报告，供听力学家和其他医生在虚拟会诊中参考。
一项涉及20名参与者的初步研究结果显示，AI系统的评估结果与传统医疗仪器获得的结果高度一致。这一早期成就展示了该模型在临床可靠性方面的潜力，即使在其发展阶段也表现出了较高的准确性。
“我们的AI模型提供了一个有前景的工具，可以在某些情况下部分替代甚至完全取代传统诊断方法，特别是在远程医疗环境中，当专业医疗服务难以获取时尤为有用。通过整合深度学习、云计算和远程医疗，我们正在让诊断变得更加灵活、经济实惠且易于获取，特别是对于低收入的农村和偏远社区。”
——Ali Danesh博士，研究首席研究员、资深作者，佛罗里达大西洋大学传播科学与障碍学系教授
研究人员使用近15,000帧视频对该算法进行了训练，分别以70%、20%和10%的比例用于训练、测试和验证。这种全面的方法确保了模型在广泛的患者群体中具有弹性和适应性。此外，AI还采用智能过滤技术去除眨眼等伪影，从而保证结果的准确性和一致性。
除了诊断功能外，该技术还旨在优化临床流程。通过远程医疗系统，医生和听力学家可以访问AI生成的数据，将其与患者的电子病历进行比对，并制定个性化的治疗方案。与此同时，患者也能从中受益，减少出行次数和费用，并且只需在家提交新的视频记录即可完成随访评估，使医生能够长期跟踪病情发展。
此外，FAU的研究人员正在测试一种配备深度学习功能的可穿戴头戴设备，用于实时检测眼震。早期在受控环境下的研究表明其具有潜力，但仍需进一步改进以克服传感器噪声和人体不可预测性等问题。
“虽然这项技术尚处于早期阶段，但它有潜力改变前庭和神经系统疾病患者的护理方式。凭借其无创、实时分析的能力，我们的平台可以在诊所、急诊室、听力中心甚至家中广泛部署。”
——Harshal Sanghvi博士，研究第一作者，佛罗里达大西洋大学医学院与商学院博士后研究员
Sanghvi与其导师及合著者紧密合作开展此项目，其中包括Abhijit S. Pandya博士（佛罗里达大西洋大学电气工程与计算机科学系、生物医学工程系）和B. Sue Graves博士（佛罗里达大西洋大学查尔斯·E·施密特理学院运动科学与健康促进系）。
这一跨学科项目汇集了来自FAU商学院、医学院、工程与计算机科学学院以及理学院的合作者，还包括来自Advanced Research、马库斯神经科学研究所（Marcus Neuroscience Institute，隶属于Baptist Health）博卡拉顿地区医院、洛马琳达大学医学中心（Loma Linda University Medical Center）以及布劳沃德健康北区（Broward Health North）的合作伙伴。他们共同努力提高模型的准确性，扩大针对不同患者群体的测试范围，并争取FDA批准以实现更广泛的临床应用。
“随着远程医疗日益成为医疗服务的重要组成部分，像这样的AI驱动诊断工具将有助于改善早期检测、简化专科转诊流程，并减轻医护人员的负担。最终，这项创新有望为患者带来更好的预后，无论他们身处何地。”Danesh补充道。
除Pandya和Graves外，本研究的其他合著者包括：Shailesh Gupta博士（布劳沃德健康北区）、Kakarla Chalam博士（洛马琳达大学）、Gurnoor S. Gill（佛罗里达大西洋大学医学院）、Sandeep K. Reddy博士（佛罗里达大西洋大学工程与计算机科学学院）以及Jilene Moxam（Advanced Research LLC）。
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