編者按：每年的4月7日是世界衛(wèi)生日，又稱(chēng)世界健康日，旨在引起世界各國(guó)人民對(duì)衛(wèi)生、健康工作的關(guān)注，提高人們對(duì)衛(wèi)生領(lǐng)域的素質(zhì)和認(rèn)識(shí)，強(qiáng)調(diào)健康對(duì)于勞動(dòng)創(chuàng)造和幸福生活的重要性。那么，如果醫(yī)療技術(shù)能夠更加智能，我們是否能夠更早地發(fā)現(xiàn)健康隱患，更精準(zhǔn)地進(jìn)行疾病治療？在世界衛(wèi)生日到來(lái)之際，讓我們一起通過(guò)微軟亞洲研究院（上海）的幾個(gè)合作研究項(xiàng)目，看看人工智能如何助力我們打造一個(gè)更加健康的未來(lái)。

常言道，“如果說(shuō)人生是一場(chǎng)漫長(zhǎng)的馬拉松，那么健康將是決定跑道長(zhǎng)度的關(guān)鍵因素?！苯】凳切腋Ｉ詈蜕鐣?huì)發(fā)展的基石。隨著智能化時(shí)代的到來(lái)，人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用也日益廣泛，成為了維護(hù)和促進(jìn)人類(lèi)健康的新工具。無(wú)論是輔助疾病的早期檢測(cè)發(fā)現(xiàn)、病情發(fā)展預(yù)測(cè)，還是在個(gè)性化的精準(zhǔn)醫(yī)療，以及推進(jìn)醫(yī)學(xué)研究和新藥研發(fā)，人工智能都展現(xiàn)出了其獨(dú)特的價(jià)值和潛力。

在過(guò)去的幾年中，微軟亞洲研究院持續(xù)與醫(yī)療機(jī)構(gòu)和高校的專(zhuān)家密切合作，并且引進(jìn)醫(yī)療健康領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人才，希望推動(dòng)人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的深入應(yīng)用，促進(jìn)構(gòu)建健康的全球社會(huì)。

早發(fā)現(xiàn)、早治療：人工智能輔助疾病檢測(cè)與康復(fù)訓(xùn)練

疾病的早期診斷對(duì)于提高治療效果和患者的生活質(zhì)量至關(guān)重要，而康復(fù)訓(xùn)練則是許多疾病治療過(guò)程中不可或缺的一環(huán)，對(duì)于恢復(fù)患者的各項(xiàng)功能具有重要作用。傳統(tǒng)的診斷和康復(fù)方法往往受限于資源分配、地理位置和專(zhuān)業(yè)醫(yī)護(hù)人員的稀缺性，在一定程度上限制了醫(yī)療服務(wù)的普及和效率。人工智能技術(shù)則能通過(guò)自動(dòng)化和智能化的方法，輔助醫(yī)護(hù)人員更早地識(shí)別疾病跡象，從而及時(shí)進(jìn)行干預(yù)和治療。

語(yǔ)音識(shí)別輔助腭裂患兒的語(yǔ)音恢復(fù)

腭裂和唇裂是口腔和頜面區(qū)最常見(jiàn)的先天性畸形，患者通常由于軟腭（即腭咽功能不全）未能完全閉合，無(wú)法發(fā)出正常的聲音，從而產(chǎn)生高鼻音。在與相關(guān)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的合作中，微軟亞洲研究院的研究員們了解到，高鼻音的檢測(cè)是腭裂患者治療的關(guān)鍵因素。

（圖片來(lái)源：Operation Smile）

在臨床檢查中，高鼻音通常由言語(yǔ)-語(yǔ)言病理學(xué)家做出評(píng)估，但是專(zhuān)業(yè)的病理學(xué)家數(shù)量有限，且只分布在個(gè)別醫(yī)院中，這就需要患者進(jìn)行長(zhǎng)期的跨地區(qū)診療。漫長(zhǎng)的診療周期和高昂的成本，讓患者及家屬苦不堪言。因此，一種自動(dòng)化的高鼻音評(píng)估方法將不僅有助于病理學(xué)家做出精確判斷，也能幫助患者實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程診療，減少花銷(xiāo)。

微軟亞洲研究院利用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，開(kāi)發(fā)了一種基于自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（ASR）模型來(lái)改進(jìn)高鼻音評(píng)估的新方法。該模型能夠有效提取聲學(xué)特征，并且具有良好的泛化能力。在兩個(gè)腭裂數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比已有方法，這一模型取得了更優(yōu)的性能，有助于提升病理學(xué)家診斷的準(zhǔn)確率。

基于高鼻音評(píng)估的結(jié)果，醫(yī)生將為患者定制個(gè)性化的語(yǔ)音訓(xùn)練方案。在這一環(huán)節(jié)，微軟亞洲研究院進(jìn)一步開(kāi)發(fā)了一個(gè)掩碼預(yù)訓(xùn)練發(fā)音評(píng)估（MPA）模型，該模型支持端到端的訓(xùn)練，適用于無(wú)監(jiān)督和有監(jiān)督的學(xué)習(xí)環(huán)境，便于用戶(hù)遠(yuǎn)程部署。通過(guò)利用參考文本并結(jié)合掩碼和預(yù)測(cè)策略進(jìn)行預(yù)測(cè)，MPA 模型可以有效避免發(fā)音評(píng)估中的錯(cuò)位或誤識(shí)別問(wèn)題，為腭裂患者提供更精確的語(yǔ)音校正支持。

目前，微軟亞洲研究院正與醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作，共同評(píng)估這一創(chuàng)新語(yǔ)音評(píng)估技術(shù)的應(yīng)用可行性，希望這項(xiàng)技術(shù)能夠幫助醫(yī)生提高診療效率，降低患者的治療成本，并讓廣大偏遠(yuǎn)地區(qū)的腭裂患者受益。

相關(guān)論文：

高鼻音檢測(cè)：Improving Hypernasality Estimation with Automatic Speech Recognition in Cleft Palate Speech. INTERSPEECH 2022.

https://arxiv.org/pdf/2208.05122.pdf (opens in new tab)

語(yǔ)音評(píng)估：End-to-End Word-Level Pronunciation Assessment with MASK Pre-training. INTERSPEECH 2023.

https://arxiv.org/pdf/2306.02682.pdf (opens in new tab)

語(yǔ)音分析模型助力阿爾茨海默癥篩查

阿爾茨海默癥是一種普遍的神經(jīng)退行性疾病，多見(jiàn)于老年人群，患者會(huì)逐漸出現(xiàn)包括記憶減退、語(yǔ)言障礙、認(rèn)知功能退化、計(jì)算力損害等不可逆的認(rèn)知損傷。盡管目前阿爾茨海默癥尚無(wú)有效的治療方法，但及早發(fā)現(xiàn)并及時(shí)干預(yù)對(duì)延緩病程發(fā)展十分關(guān)鍵。

（圖片來(lái)源：pexels.com）

傳統(tǒng)的診斷方法如腦部成像、血液檢測(cè)和面對(duì)面的神經(jīng)心理評(píng)估，周期長(zhǎng)、成本高。有研究表明，阿爾茨海默癥的早期階段其實(shí)可以通過(guò)分析患者的口語(yǔ)來(lái)進(jìn)行識(shí)別，如流利性失語(yǔ)，以及在詞匯尋找和檢索方面的困難。

正是基于這一發(fā)現(xiàn)，微軟亞洲研究院開(kāi)發(fā)了幾種語(yǔ)音和語(yǔ)言分析技術(shù)，旨在從高級(jí)聲學(xué)和語(yǔ)言特征中提取與阿爾茨海默癥相關(guān)的線索，同時(shí)根據(jù)這些特征還推出了一種新的任務(wù)導(dǎo)向方法，將參與者的語(yǔ)言描述內(nèi)容與認(rèn)知任務(wù)之間的關(guān)系進(jìn)行建模。

在自發(fā)語(yǔ)言識(shí)別（ADReSS）數(shù)據(jù)集的一個(gè)子任務(wù)中（“廚房偷吃餅干 Cookie Theft”的圖片描述和轉(zhuǎn)錄文本實(shí)驗(yàn)，如圖1所示），這些方法實(shí)現(xiàn)了91.4%的準(zhǔn)確性。與傳統(tǒng)只專(zhuān)注于語(yǔ)音或語(yǔ)義分析的模型不同，微軟亞洲研究院創(chuàng)新地將語(yǔ)音與語(yǔ)義結(jié)合，極大地提升了病癥檢測(cè)的準(zhǔn)確率。在未見(jiàn)過(guò)的測(cè)試集上，該模型也取得了較高的效率與性能，為阿爾茨海默癥的廣泛篩查提供了新的可行性。

圖1：用于檢測(cè)阿爾茨海默癥描述性任務(wù)的 Cookie Theft 圖像，由 DementiaBank Pitt Corpus, Becker 等人提出，1994年

相關(guān)論文：

Leveraging Pretrained Representations with Task-related Keywords for Alzheimer’s Disease Detection (opens in new tab) (ICASSP 2023)

利用無(wú)監(jiān)督方法檢測(cè)自閉癥譜系障礙患者的刻板行為

自閉癥譜系障礙（ASD）大多起病于嬰幼兒時(shí)期，其特征往往表現(xiàn)為社交和交流障礙以及刻板和重復(fù)性行為。其中刻板和重復(fù)性行為，如不斷拍打地面、反復(fù)撞擊頭部或不斷拍手等，是自閉癥譜系障礙檢測(cè)的重要線索。自閉癥患者的康復(fù)機(jī)率與發(fā)現(xiàn)和干預(yù)的及時(shí)性密切相關(guān)，但單純依靠專(zhuān)業(yè)醫(yī)護(hù)人員長(zhǎng)時(shí)間跟蹤觀察兒童行為的效率較低。因此，一種快速且自動(dòng)化的刻板行為檢測(cè)方法將具有重要價(jià)值。

（圖片來(lái)源：unsplash.com）

現(xiàn)有方法大多利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，基于自閉癥譜系障礙患者的視頻錄像數(shù)據(jù)，通過(guò)監(jiān)督分類(lèi)和活動(dòng)識(shí)別技術(shù)來(lái)檢測(cè)刻板行為。然而，刻板行為種類(lèi)繁多，且視頻錄像數(shù)據(jù)因涉及隱私問(wèn)題收集困難，限制了現(xiàn)有監(jiān)督檢測(cè)方法的可行性。

微軟亞洲研究院與專(zhuān)業(yè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作，從新的方向入手解決挑戰(zhàn)——利用無(wú)監(jiān)督視頻異常識(shí)別來(lái)檢測(cè)刻板行為，并推出了一個(gè)基于人體姿勢(shì)的時(shí)間軌跡和動(dòng)作重復(fù)模式的雙流深度模型 DS-SBD。該模型不僅可以在只包含正常行為的未標(biāo)記視頻中進(jìn)行訓(xùn)練，而且還可以在推理過(guò)程中檢測(cè)到未知類(lèi)型的異常行為，比如識(shí)別出訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未曾出現(xiàn)的轉(zhuǎn)圈行為等。

圖2：當(dāng)出現(xiàn)刻板行為時(shí)（不正常的拍手），算法的預(yù)測(cè)概率顯著升高

廣泛的實(shí)驗(yàn)表明，DS-SBD 模型的無(wú)監(jiān)督刻板行為檢測(cè)方法，將分類(lèi)準(zhǔn)確性指標(biāo)的微平均（micro-average）AUROC 從60.43%提高到了71.04%，宏平均（macro-average）AUROC 從56.45%提高到了73.39%，這不僅提升了對(duì)刻板行為檢測(cè)的準(zhǔn)確性，還進(jìn)一步擴(kuò)展了對(duì)更多種類(lèi)刻板行為的識(shí)別能力。該方法超越了現(xiàn)有的 SOTA 方法，有望成為未來(lái)研究的潛在基準(zhǔn)。不過(guò)，刻板行為檢測(cè)只是自閉癥診斷中的一環(huán)，自閉癥譜系障礙的早期識(shí)別和干預(yù)，還需要更多跨領(lǐng)域合作和社會(huì)各界的共同努力。

相關(guān)論文：

Unsupervised Video Anomaly Detection for Stereotypical Behaviors in Autism (opens in new tab) (ICASSP 2023)

基于腦電信號(hào)提升新生兒癲癇檢測(cè)準(zhǔn)確率

兒童癲癇是兒童（0～18歲）時(shí)期常見(jiàn)的一種病因復(fù)雜且反復(fù)發(fā)作的神經(jīng)系統(tǒng)綜合征。為了避免影響孩子們的成長(zhǎng)發(fā)育，新生兒癲癇的早期檢測(cè)十分重要。

（圖片來(lái)源：unsplash.com）

癲癇發(fā)作是由腦部神經(jīng)元“異常放電”所引起，所以腦電波檢查對(duì)于診斷癲癇病有著決定性的作用。但由于新生兒大腦發(fā)育不完全、腦電數(shù)據(jù)噪聲大且患兒個(gè)體差異明顯，使得基于腦電波的新生兒癲癇檢測(cè)成為世界級(jí)醫(yī)學(xué)難題。

微軟亞洲研究院與多家合作伙伴基于人工智能和腦電信號(hào)（EEG），提出了一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架——時(shí)空 EEG 網(wǎng)絡(luò)（STATENet）。該框架可以對(duì)腦信號(hào)進(jìn)行精細(xì)化處理，靈活適應(yīng)新生兒 EEG 通道數(shù)量的變化，以應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)。此外，研究員們還提出了一個(gè)模型級(jí)別的集成方法，通過(guò)動(dòng)態(tài)聚合不同時(shí)空深度模型的結(jié)果，提高了 STATENet 模型在不同新生兒之間的泛化能力。

研究員們?cè)诎舜笠?guī)模真實(shí)世界新生兒 EEG 的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，STATENet 模型顯著提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性，AUPRC（精確率-召回率曲線下的面積）比現(xiàn)有的最先進(jìn)的方法提升了超過(guò)30%，為醫(yī)生診斷小兒癲癇提供了新的工具。

不僅如此，微軟亞洲研究院還訓(xùn)練了首個(gè)跨數(shù)據(jù)集的腦電基礎(chǔ)模型，可以對(duì)任何腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了“一對(duì)多”的腦電理解?；谠撃Ｐ?，研究員們還開(kāi)發(fā)了 AI Neurologist 系統(tǒng)，可輔助臨床和科研場(chǎng)景下的腦電信號(hào)分析工作，將醫(yī)生的判斷準(zhǔn)確率由原來(lái)的75%提高至90%。目前，相關(guān)模型已在 GitHub 上開(kāi)源，微軟亞洲研究院歡迎全球的研究者共同參與，讓相關(guān)技術(shù)在更廣泛的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮作用，為臨床診斷與治療帶來(lái)新的突破。

圖3：AI Neurologist 系統(tǒng)

相關(guān)論文：

新生兒癲癇檢測(cè)論文：Protecting the Future: Neonatal Seizure Detection with Spatial-Temporal Modeling. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2023.

https://arxiv.org/abs/2307.05382 (opens in new tab)

腦電預(yù)訓(xùn)練模型論文：Learning Topology-Agnostic EEG Representations with Geometry-Aware Modeling

https://openreview.net/attachment?id=hiOUySN0ub&name=pdf (opens in new tab)

病程預(yù)測(cè)與個(gè)性化治療：人工智能助力精準(zhǔn)醫(yī)療有的放矢

精準(zhǔn)醫(yī)療是未來(lái)醫(yī)療發(fā)展的重要方向，它以個(gè)體化差異為基礎(chǔ)，為患者提供個(gè)性化的治療方案。然而，由于疾病的復(fù)雜性與個(gè)體差異性，精準(zhǔn)醫(yī)療的實(shí)現(xiàn)仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。人工智能在數(shù)據(jù)處理、模式識(shí)別和預(yù)測(cè)分析方面的獨(dú)特能力，讓其在預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)和病程進(jìn)展方面展現(xiàn)出了巨大的潛力。這種預(yù)測(cè)能力對(duì)于慢性病的管理尤為重要，可以幫助醫(yī)生和患者更好地管理疾病，減少并發(fā)癥的發(fā)生。

將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于帕金森病程發(fā)展預(yù)測(cè)

帕金森病是一種常見(jiàn)于中老年人的神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病，其病程進(jìn)展通常不快，有些患者一年也不會(huì)有明顯變化，甚至?xí)霈F(xiàn)好轉(zhuǎn)，在合理的藥物和理療幫助下，可以保持良好的生理機(jī)能。但帕金森病的癥狀復(fù)雜多樣，包括睡眠障礙、呼吸困難、面部肌肉失調(diào)以及步態(tài)不穩(wěn)和震顫等，病程發(fā)展預(yù)測(cè)是帕金森病治療中的一大難題。

（圖片來(lái)源：pixabay.com）

對(duì)此，微軟亞洲研究院的研究員們認(rèn)為，有必要分析患者的多模態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)提取相似特征，以提高病癥發(fā)展預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs）就非常適合連接個(gè)體之間的關(guān)系——構(gòu)建一個(gè)以患者為節(jié)點(diǎn)的圖，并連接相似的患者，其中的相似性由患者的邊緣特征決定。然而，選擇這些邊緣特征來(lái)定義患者相似性也具有一定的挑戰(zhàn)，因?yàn)槠浞浅Ｒ蕾?lài)于人類(lèi)專(zhuān)家和先驗(yàn)知識(shí)。

針對(duì)這些問(wèn)題，微軟亞洲研究院與醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作，在數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法構(gòu)建、模型設(shè)計(jì)和可解釋性等方面進(jìn)行了密切交流，并基于專(zhuān)業(yè)醫(yī)護(hù)人員的建議，提出了一種新算法——AdaMedGraph。該算法可以自動(dòng)選擇重要特征來(lái)構(gòu)建多個(gè)患者的相似性圖，并與先驗(yàn)知識(shí)兼容，將人類(lèi)專(zhuān)家構(gòu)建的圖納入最終的集成模型。因?yàn)槟軌驅(qū)€(gè)體間的信息與個(gè)體內(nèi)的特征統(tǒng)一在一個(gè)模型中，AdaMedGraph 最大限度地減輕了圖構(gòu)建方面的負(fù)擔(dān)。

在帕金森病進(jìn)展標(biāo)志物倡議（PPMI）（Marek等，2018年）和帕金森病生物標(biāo)志物計(jì)劃（PDBP）兩個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上，AdaMedGraph 在預(yù)測(cè)24個(gè)月帕金森病病情發(fā)展方面，與其他基準(zhǔn)模型相比，在所有指標(biāo)上都獲得了更高的準(zhǔn)確性，為后續(xù)的個(gè)性化精準(zhǔn)治療提供了切入點(diǎn)。

此外，AdaMedGraph 模型還具有較強(qiáng)的泛化能力，在預(yù)測(cè)代謝綜合征的發(fā)生上也表現(xiàn)出色。在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的 AUROC 達(dá)到了0.675，進(jìn)一步證明了將患者內(nèi)部數(shù)據(jù)和患者之間的數(shù)據(jù)都納入個(gè)體疾病發(fā)展預(yù)測(cè)的有效性，為未來(lái)的醫(yī)學(xué)研究提供了新的思路和方法。

相關(guān)論文：

AdaMedGraph: Adaboosting Graph Neural Networks for Personalized Medicine (opens in new tab)

加強(qiáng)跨領(lǐng)域合作，釋放人工智能價(jià)值

微軟亞洲研究院的探索不僅限于疾病檢測(cè)和病程預(yù)測(cè)。通過(guò)與醫(yī)學(xué)界的廣泛合作，微軟亞洲研究院也在深入挖掘人工智能在藥物研發(fā)和醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域的巨大潛力，比如將前沿技術(shù)應(yīng)用于人工視網(wǎng)膜構(gòu)建、藥物成癮分析、癌癥治療、人體代謝探究，等等。

人工智能技術(shù)的成熟和進(jìn)步使其在實(shí)際應(yīng)用中的潛力逐漸顯現(xiàn)，但要充分釋放人工智能在各行各業(yè)的價(jià)值，跨學(xué)科與跨領(lǐng)域的合作變得至關(guān)重要?！暗靡嬗谂c醫(yī)療機(jī)構(gòu)和醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)的醫(yī)學(xué)專(zhuān)家的跨界合作，微軟亞洲研究院才能順利開(kāi)展諸多涉及醫(yī)療健康領(lǐng)域的研究項(xiàng)目，持續(xù)探索將人工智能技術(shù)應(yīng)用于疾病檢測(cè)、康復(fù)訓(xùn)練和病程預(yù)測(cè)等醫(yī)療領(lǐng)域的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，這是團(tuán)隊(duì)共同努力的成果。我們也歡迎更多對(duì)跨領(lǐng)域研究感興趣的優(yōu)秀人才的加入，共同為守護(hù)人類(lèi)健康和推動(dòng)醫(yī)學(xué)進(jìn)步貢獻(xiàn)力量?！蔽④泚喼扪芯吭焊痹洪L(zhǎng)邱鋰力表示。

歡迎加入微軟亞洲研究院：https://www.msra.cn/zh-cn/jobs (opens in new tab)

注：本文所述的微軟亞洲研究院在醫(yī)療健康領(lǐng)域的研究均為科研探索性質(zhì)，且均在專(zhuān)業(yè)醫(yī)療和醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)的合作指導(dǎo)下進(jìn)行，旨在推動(dòng)科學(xué)進(jìn)步并為人類(lèi)未來(lái)的醫(yī)療健康應(yīng)用提供理論和技術(shù)支持。所有研究均嚴(yán)格遵守微軟負(fù)責(zé)任的 AI 流程的指導(dǎo)，并遵循公平、包容、可靠性與安全性、透明、隱私與保障、負(fù)責(zé)的原則。文中所提及的技術(shù)和方法目前均處于研究和開(kāi)發(fā)階段，尚未形成商業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)，也不構(gòu)成任何醫(yī)療建議或治療方案。我們鼓勵(lì)讀者在面對(duì)健康問(wèn)題時(shí)咨詢(xún)合格的醫(yī)療專(zhuān)業(yè)人士。

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