腦震蕩是大腦損傷的一種，人們在體育比賽和日常活動中，都可能在不慎受傷的情況下引發(fā)腦震蕩。以往，大腦損傷的篩查和診斷需要在專業(yè)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行鑒定，在過程中會耗費很多的時間。

　　華盛頓大學(xué)(University of Washington)的研究人員正在開發(fā)首款能夠客觀檢測出腦震蕩的智能手機(jī)應(yīng)用程序，這款應(yīng)用也可以篩查其他創(chuàng)傷性腦損傷。研究人員期待這款應(yīng)用能夠給需要的人第一時間帶來幫助，例如在一場體育比賽的間隙，在戰(zhàn)場上，或者在那些容易跌倒的老年人的家中。

　　智能手機(jī) app 如何幫助檢測腦震蕩和其他腦損傷呢?

　　它運用的科學(xué)基礎(chǔ)是一種叫做瞳孔對光反射(PLR)的原理。長期以來，瞳孔對光的反射可以用來評估患者是否有嚴(yán)重的創(chuàng)傷性大腦損傷。臨床上，這是可以作為量化腦損傷的為數(shù)不多的方法之一。臨床上低成本的 PLR 檢測是使用像鋼筆大小的手電筒進(jìn)行測量的。由臨床醫(yī)生用手電筒在眼睛的周圍進(jìn)行靠近和拉遠(yuǎn)的檢測，觀察受試者瞳孔的變化。由于這樣的檢測是由臨床醫(yī)生通過觀察進(jìn)行評估的，數(shù)據(jù)讀取時缺乏更好的精確性。研究人員發(fā)現(xiàn)，在這樣的測量中數(shù)據(jù)結(jié)果平均誤差在 0.5mm，相比于瞳孔本身的直徑變化范圍，這是一個非常大的數(shù)字。

　　這無疑是現(xiàn)有醫(yī)療條件中需要改善的一項，有沒有辦法能夠使得這項檢測能夠更好的量化，更便捷的進(jìn)行呢?

　　于是，研究人員想到了智能手機(jī)，是否可以通過智能手機(jī)的應(yīng)用解決這一問題呢?

　　這款名為 PupilScreen 的 APP 誕生了。PupilScreen 可以通過智能手機(jī)的攝像頭來觀察瞳孔對光的響應(yīng)。APP 不但調(diào)用了攝像頭，而且結(jié)合了時下最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)工具——這是人工智能的一種類型。深度學(xué)習(xí)可以量化人類瞳孔的細(xì)微改變。app 使用智能手機(jī)的閃光燈來刺激患者的眼睛，并用攝像頭記錄一個三秒鐘的視頻。

　　這個視頻是用深度學(xué)習(xí)算法處理的，它可以確定每個視頻幀中哪個像素屬于瞳孔，并測量這些幀中瞳孔大小的變化。在一項小規(guī)模的試點研究中，覆蓋了 48 個來自于創(chuàng)傷性腦損傷患者和健康人的案例，臨床醫(yī)生在應(yīng)用程序幫助下，診斷出幾乎完全準(zhǔn)確的腦損傷。

　　正如在 2017 年 9 月 13 日在 Ubicomp 發(fā)布的論文中所描述的那樣，PupilScreen 可以評估患者的瞳孔光反射，幾乎和瞳孔測量儀相媲美。瞳孔測量儀是一種昂貴且很少使用的機(jī)器，只能在醫(yī)院里找到。

　　美國疾病控制與預(yù)防中心 (U.S. Centers for Disease Control and Prevention) 估計，在美國每年 380 萬次腦震蕩中，有一半的腦震蕩仍未被診斷出來，數(shù)百萬年輕球員和成年人面臨著未來頭部受傷和永久性認(rèn)知缺陷的風(fēng)險。

　　PupilScreen 可以在受傷的現(xiàn)場立刻幫助他們對腦損傷進(jìn)行篩查，以便這些運動員或者其他需要的人能夠在第一時間得到正確的診斷，后續(xù)能夠得到及時有效的治療。很多時候，在急診室里，醫(yī)生仍是依靠肉眼的觀察來判斷腦損傷是否發(fā)生，輕度的腦震蕩只有微小的瞳孔變化是難以用肉眼進(jìn)行準(zhǔn)確衡量的。現(xiàn)在，有了 PupilScreen，那么智能手機(jī)就可以用來檢測輕度的腦震蕩，這開啟了一個腦震蕩篩查的全新思路。