在摄像头前面抬抬腿、走走路，计算机就能帮助医生诊断患者是否罹患阿尔茨海默、帕金森等神经系统疾病。具备上述功能的“多模态神经系统疾病智能辅助诊断系统”，是北京协和医院神经科主任朱以诚教授与中科院软件所田丰教授历经十余年开展深度医工交叉合作的标志性成果。双方连续多年合作，致力于将人机交互技术与神经科学相结合应用于临床实践，研究成果近日发表在计算机领域顶级期刊Communications of the ACM上，受到同行广泛关注。

▲研究成果发表在计算机领域顶级期刊Communications of the ACM

容易漏诊的神经系统疾病

常见的神经系统疾病包括脑卒中、帕金森病、阿尔茨海默病、小血管病等。一旦患病，随之而来的是认知功能和运动功能障碍，对患者本人及其家庭造成严重的经济和心理负担。随着我国加速步入老龄化社会，老年人的健康问题日益受到重视，老年神经系统疾病严重影响到老年人的寿命和生活质量。神经系统疾病早期预警和临床诊断的主要手段是神经功能评价。

目前，临床上主要通过各种量表、测试、问卷调查等方法对病人的神经功能进行评价。然而，神经系统的独特性决定了对神经功能描述的复杂性和困难性，这些方法高度依赖医生的经验判断。这些方法无法对检测关键要素进行全程数据存储和定量分析，受医生的主观判断影响较大。神经科主任朱以诚介绍，“神经科医生评价一个人的神经功能，往往比较主观，比如有的医生认为患者达到了四级肌力，但换一个医生评估的结果可能就会有差异。”

如何提升专科医生，特别是基层医疗机构的专科医生诊断神经系统疾病的能力？是否可以通过医工交叉手段，基于科学量化指标开发统一诊断标准的神经功能评价系统？这一想法开始在朱以诚主任的脑海中萌芽。

雪中送炭的人机交互技术

人机交互技术（Human-Computer Interaction Techniques）是指通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术。人机交互技术有助于记录更多数据，对于临床医生和神经科学家们深入了解大脑具有重要意义。通过新一代人机交互方式——自然人机交互，人们可以使用触觉、手势、语音、肢体、生理信号实现与计算机自然对话。在自然人机交互系统中，用户能够高效地从计算机中获取信息，同时，计算机也能对用户予以准确的感知与理解。

自然人机交互除了具备计算、存储等传统计算机能力外，还具有强感知能力、多通道能力与自然性等特点，可以弥补传统神经功能评价方法的缺陷，提供定量化、多模态和非任务态监测的支持。中科院软件所的田丰教授为朱以诚主任的“奇思妙想”送来了“锦囊”。

十年磨一剑 医工交叉再添硕果

北京协和医院与中国科学院软件研究所的合作可追溯至十年前。十年来，双方在国家863计划、国家重点研发计划等多个国家级项目的支持下，基于双方各自优势，强强联手、密切协作，联合研发“多模态神经系统疾病智能辅助诊断系统”。这一辅助诊断系统通过构建运动功能检查、认知功能检查、书写与手功能检查、智能餐具检查及手机日常操作异常检测等子系统，弥补了传统神经功能评价方法存在的不足，为医生提供定量化、标准化和可追溯的神经功能评价分析。

基于双方深度合作，一系列科研成果相继产出。一种“多模态自然人机交互神经系统疾病辅助诊断工具”入选国家卫生健康委颁发的“医疗健康人工智能应用落地30最佳案例”；双方共同获得了2018年度国家科技进步奖二等奖、2015年度北京市科学技术奖一等奖；今年8月，神经系统功能定量评价系统的研究性临床试验启动多中心临床入组，为神经系统功能定量评价系统制定正常人群神经功能参考范围，该临床研究项目覆盖了国内12个省市的13家国内顶级神经科医院；在今年9月的中国国际服务贸易交流会健康卫生服务专题展上，“神经科学联合创新中心”正式成立；“多模态神经系统疾病智能辅助诊断系统”作为“十三五”国家重点研发计划项目代表性成果入选国家“十三五”科技创新成就展。

习近平总书记多次强调“科技创新绝不仅仅是实验室里的研究，而是必须将科技创新成果转化为推动经济社会发展的现实动力。”北京协和医院积极响应国家科技创新战略需求，在2018年与中科院签署共建健康科学研究中心战略合作协议，双方在医工交叉领域开展全方位深度合作，“多模态神经系统疾病智能辅助诊断系统”的产业化落地，并应用于临床诊疗，是医工交叉科技成果造福广大患者的具体实践。

站在新百年的历史起点，北京协和医院将始终坚持面向世界科技前沿，致力于可持续发展，面向国家战略需求，赢得战略主动，面向经济主战场，以科技创新驱动引领医院高质量发展，为人民群众提供更加安全、更高质量的卫生健康服务。

图/神经科提供