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球震颤（nystagmus），这是一种以不自主、节律性眼球运动为特征的疾病，通常与前庭或神经系统疾病相关。这项研究发表在《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，可协助医生评估疾病严重程度、制定治疗决策并追踪疾病进展。然而，尽管取得了这些进展，大多数现有的AI模型依赖于静态信息，这限制了其灵活性和实时诊断能力。
目前，检测眼球震颤的黄金标准方法包括视频眼震图（videonystagmography，VNG）和电子眼震图（electronystagmography）。然而，这些方法存在显著局限性，例如高昂的成本（VNG设备价格可能超过10万美元）、设备庞大以及患者在测试过程中的不适感。FAU的AI技术支持的解决方案提供了一种经济高效且对患者友好的方式，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眼球运动视频，并将视频安全上传至云端系统，由前庭和平衡专家进行远程诊断分析，而无需离开家门。
这一理念围绕一个深度学习框架展开，该框架通过面部关键点监测实时分析眼球运动。AI系统自动绘制468个面部关键点，并评估慢相速度（slow-phase velocity），这是确定眼球震颤严重程度、持续时间和方向的关键参数。随后，系统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。这一早期成功表明，即使在初始阶段，该模型也具备准确性和临床可靠性潜力。
“我们的AI模型提供了一个有前景的工具，可以部分补充——甚至在某些情况下取代——传统的诊断方法，特别是在远程医疗环境中，当专业医疗服务受限时尤为重要。通过整合深度学习、云计算和远程医疗，我们让诊断变得更加灵活、经济实惠且易于获取，尤其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系教授
研究人员使用近15,000帧视频对算法进行了训练，并按照70:20:10的比例分配用于训练、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。
该技术不仅优化了诊断流程，还改进了临床操作。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对比，并制定个性化的治疗方案。反过来，患者受益于减少的出行需求、更低的费用以及只需在家提交新录制内容即可完成随访评估的便利性，这使得医生能够长期跟踪病情发展。
此外，FAU研究人员正在测试一款配备深度学习功能的可穿戴头戴设备，以实时检测眼球震颤。早期在受控环境中的研究表明其颇具潜力，但仍需进一步改进以克服传感器噪声和人为不可预测性等问题。
“尽管仍处于早期阶段，我们的技术有望改变前庭和神经系统疾病患者的护理方式。凭借其非侵入性和实时分析能力，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和商学院博士后研究员
Sanghvi与他的导师及共同作者密切合作，包括Abhijit S. Pandya博士（FAU电气工程与计算机科学系及生物医学工程系）和B. Sue Graves博士（FAU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，还包括高级研究机构（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（Boca Raton Regional Hospital）、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，在多样化患者群体中扩展测试，并争取FDA批准以便更广泛的临床应用。
“随着远程医疗逐渐成为医疗保健的重要组成部分，像这样的AI驱动诊断工具将有助于改善早期检测、简化专科转诊并减轻医护人员的负担。最终，这一创新将为患者带来更好的治疗结果，无论他们身处何地。”Danesh补充道。
除Pandya和Graves外，该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（FAU医学院）、Sandeep K. Reddy博士（FAU工程与计算机科学学院）以及Jilene Moxam（高级研究有限责任公司）。
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