湯金松 王彥哲

1.中國人民大學蘇州校區(qū)；2.蘇州市吳江區(qū)蘇州灣外國語學校

據(jù)估算，我國每年會出生約100萬名早產(chǎn)兒[1]，早產(chǎn)兒腦發(fā)育是其身心健康的關鍵。早產(chǎn)兒大腦很多結構發(fā)育不完善，大腦功能發(fā)育不成熟，導致腦發(fā)育異常發(fā)生率遠遠高于正常足月新生兒，嚴重影響早產(chǎn)兒及家庭的生活質量，加重社會負擔。近些年我國人口出生率不斷降低，而早產(chǎn)兒率卻呈現(xiàn)上升趨勢，如何降低早產(chǎn)兒腦發(fā)育異常發(fā)生率以及減輕早產(chǎn)兒腦發(fā)育異常癥狀，不只是早產(chǎn)兒家庭所關注的大事，更是全社會需要關注的緊迫問題。

早期合理干預能夠有效改善早產(chǎn)兒的腦結構和功能，更利于早產(chǎn)兒神經(jīng)發(fā)育，促進良性預后[2]。經(jīng)過多年發(fā)展，已經(jīng)出現(xiàn)多種臨床診斷早產(chǎn)兒腦發(fā)育異常的有效方法，包括神經(jīng)影像學評估、腦電生理學評估、腦血流動力學評估、神經(jīng)行為學評估等一系列方法[3]。我國兒科醫(yī)療資源不足，家庭干預早產(chǎn)兒腦發(fā)育的意識、能力不強，導致有相當一部分早產(chǎn)兒因未得到及時合理干預而致使腦發(fā)育異常后果加劇。

當前智能化技術發(fā)展迅猛，人工智能、圖像識別、語音識別、大數(shù)據(jù)、云計算等軟技術以及可穿戴設備、全光網(wǎng)絡、智能手機等硬技術已經(jīng)在我國得到全面應用，我國城市鄉(xiāng)村網(wǎng)絡、手機已基本普及，遠程醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院也已初具雛形，這些技術及硬件基礎為基于智能化監(jiān)測評估的家醫(yī)聯(lián)動干預早產(chǎn)兒腦發(fā)育帶來了可能。

本文將探究一種基于智能化監(jiān)測評估網(wǎng)絡的，由家庭和醫(yī)院緊密配合、協(xié)作聯(lián)動的合理干預早產(chǎn)兒腦發(fā)育的模式，充分利用現(xiàn)代信息技術，以期達到早產(chǎn)兒腦發(fā)育異常早發(fā)現(xiàn)、早評估、早干預，且通過人工智能與醫(yī)院、家庭高頻互動及時調整干預策略方案，既大幅減輕醫(yī)師工作強度，又能達到最佳干預效果，為智能化干預早產(chǎn)兒腦發(fā)育模式的構建提供思路。

1 干預早產(chǎn)兒腦發(fā)育智能化監(jiān)測評估網(wǎng)絡

1.1 構建干預早產(chǎn)兒腦發(fā)育智能化監(jiān)測評估網(wǎng)絡的框架

經(jīng)過多年研究實踐，科研人員、臨床醫(yī)護已經(jīng)找到一些切實可行的干預早產(chǎn)兒腦發(fā)育的技術手段、方法。由于我國早產(chǎn)兒數(shù)量較多且地域分散，兒科醫(yī)生數(shù)量少，以往的兒童保健、兒科門診住院模式不利于及時發(fā)現(xiàn)、及時干預。醫(yī)院、科研院所之間缺乏深度合作，每家單位掌握的干預早產(chǎn)兒腦發(fā)育的成果處于孤立狀態(tài)。

本文構建干預早產(chǎn)兒腦發(fā)育智能化監(jiān)測評估網(wǎng)絡的框架，如圖1所示，其核心是運用以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算技術為主的先進信息技術，以圖像視頻識別、語音識別為突破口，實現(xiàn)對早產(chǎn)兒腦發(fā)育高頻次“監(jiān)測→評估→干預”，同時將參與網(wǎng)絡的所有早產(chǎn)兒腦發(fā)育相關數(shù)據(jù)、信息整合供網(wǎng)絡進行深度學習，不斷提升網(wǎng)絡智能化程度，再通過互聯(lián)網(wǎng)、可穿戴智能設備普惠到位于東中西部城鄉(xiāng)所有早產(chǎn)兒。

圖1 干預早產(chǎn)兒腦發(fā)育智能化監(jiān)測評估網(wǎng)絡的框架示意圖Fig.1 Framework of monitoring and evaluation network for intervention of brain development of premature infants

1.2 智能化監(jiān)測評估網(wǎng)絡的初步設計

干預早產(chǎn)兒腦發(fā)育智能化監(jiān)測評估網(wǎng)絡主要包括三大部分：

（1）以可穿戴設備、手機（含攝像頭、麥克風）為主的前端監(jiān)測設施。采用輕便的可穿戴設備可以監(jiān)測早產(chǎn)兒的腦電圖、腦血氧、腦功能等進行監(jiān)測，手機可以通過攝像頭、麥克風監(jiān)測早產(chǎn)兒的行為、活動、語言等。

（2）以人工智能算法為核心的云端智能計算中心。人工智能算法主要包括視頻識別、圖像識別、語音識別等，可以將前端監(jiān)測設備采集的早產(chǎn)兒腦發(fā)育相關數(shù)據(jù)、信息進行智能化運算，識別出異常腦發(fā)育，并根據(jù)成熟的神經(jīng)學和發(fā)育評估方法對腦發(fā)育情況作出恰當評估，再根據(jù)評估提出干預策略方案，提供證明有效的干預方法。醫(yī)院專業(yè)醫(yī)師查看人工智能算法提交的關鍵證據(jù)及干預策略方案，進行審核把關。

（3）以家庭為主、醫(yī)院為輔的干預實施者。早產(chǎn)兒的撫育者（特別是父母）通過智能網(wǎng)絡獲得干預策略方案，還可以得到實操培訓，包括標準操作規(guī)程、視頻教程、實操指導。早產(chǎn)兒的撫育者實行家庭干預實操是早產(chǎn)兒腦發(fā)育關鍵環(huán)節(jié)，需要長期堅持。在智能網(wǎng)絡的輔助下，醫(yī)院可以對早產(chǎn)兒進行分級管理。專業(yè)醫(yī)師著重參與腦發(fā)育異常較為嚴重的早產(chǎn)兒干預。

1.2.1 前端監(jiān)測設施

智能手機是最普及的前端監(jiān)測設施，1080P高清攝像頭、WiFi或4G以及5G無線通訊可以清晰捕捉早產(chǎn)兒的行為、活動以及語音。

中華醫(yī)學會兒科學分會圍產(chǎn)專業(yè)委員會專家共識認為振幅整合腦電圖（aEEG）是評價新生兒腦功能的重要電生理手段，可以用于新生兒腦發(fā)育的評價、腦損傷診斷及預后評估，亦可用于新生兒驚厥的監(jiān)測[4]。aEEG已被廣泛證明對于連續(xù)監(jiān)測嬰幼兒腦發(fā)育是有效的，比如：秦皇島市第一醫(yī)院對274例早產(chǎn)兒臨床資料進行回顧性分析，aEEG監(jiān)測早產(chǎn)兒腦電活動可見CNV比例、成熟SWC比例及波普帶振幅均隨GA增加明顯升高，且與NBNA、MDI及PDI評分具有良好相關性，對評估早產(chǎn)兒腦功能發(fā)育狀態(tài)具有重要參考意義[5]。

aEEG設備結構簡單，易于使用，可以進一步研發(fā)出可穿戴aEEG，適合家庭使用?，F(xiàn)已開發(fā)出多種可穿戴腦電圖（EEG）設備——用于日常實時監(jiān)測的無線EGG系統(tǒng)，因其便攜性、實時性、無創(chuàng)性及低成本等優(yōu)勢迅速發(fā)展并得到廣泛應用?？纱┐鱁EG設備作為輔助設備，可以在半自然環(huán)境中輔助醫(yī)護人員實時對病人監(jiān)護，并對病人治療狀況進行定量分析[6]。

功能性近紅外光譜技術（fNIRS）是一種新型腦功能成像技術，具有安全無創(chuàng)、便于移動、抗運動干擾、抗電磁干擾、時空分辨率高、允許長時程監(jiān)測等優(yōu)點，在新生兒腦損傷、孤獨癥、注意力缺陷多動障礙等兒童發(fā)育障礙輔助診斷等領域廣泛應用。fNIRS作為探索兒童腦功能的最理想神經(jīng)成像技術之一，近年來越來越多地被用于描述兒童腦皮質活動、腦功能連接和網(wǎng)絡拓撲特征的發(fā)展，為腦功能障礙（腦性癱瘓、孤獨癥譜系障礙、注意力缺陷多動障礙等）提供定量的腦功能檢測指標，對于疾病的識別、評價、療效評估、療效預測具有重要的臨床價值[7]。現(xiàn)已開發(fā)出多種可穿戴（頭盔式、貼片式）fNIRS腦成像設備，可以進一步研發(fā)無線、輕量化的可穿戴fNIRS腦成像設備，適合家庭使用。

1.2.2 云端智能計算中心

前端監(jiān)測設施主要起到信息采集功能，獲得腦電圖等直接表征早產(chǎn)兒腦發(fā)育狀況關鍵信息，以及運行、行為、語言等間接表征早產(chǎn)兒腦發(fā)育狀況重要信息，通過網(wǎng)絡匯集到云端智能計算中心。云端智能計算中心包括：信息（數(shù)據(jù)）存儲和加工中心、腦電圖等醫(yī)學影像圖像識別中心、視頻（行為）識別中心、語音識別中心、智能綜合評估中心、干預指導中心等。各部分組成及相互關系如圖2所示。

圖2 云端智能計算中心組成及運行流程示意圖Fig.2 Composition and process of cloud computing center

（1）信息（數(shù)據(jù)）存儲、加工中心。通過前端監(jiān)測設施采集到的早產(chǎn)兒腦發(fā)育相關信息（數(shù)據(jù)）經(jīng)網(wǎng)絡傳輸至云端智能計算中心，保存在信息（數(shù)據(jù)）存儲、加工中心，存儲加工中心對數(shù)據(jù)進行預處理后可以分發(fā)給視頻識別、圖像識別等其他功能中心。

（2）腦電圖等醫(yī)學影像圖像識別中心。腦電圖等醫(yī)學影像是直接表征早產(chǎn)兒腦發(fā)育狀況關鍵信息，數(shù)據(jù)量非常大，如由人工識別，不僅速度很慢，且依賴醫(yī)生的臨床經(jīng)驗，而借助人工智能技術能夠快速有效地完成。采用人工智能算法的圖像識別技術已經(jīng)相當成熟，在醫(yī)療領域有了多年應用經(jīng)驗。目前人工智能技術在腦電圖信號分類領域的研究較多，且以神經(jīng)網(wǎng)絡方法為主，也有采用機器學習方法等[8]。

（3）視頻（行為）識別中心。異常行為狀況能夠表征早產(chǎn)兒腦發(fā)育情況?？梢葬槍υ绠a(chǎn)兒異常姿態(tài)或動作建立樣本庫，之后通過人體目標檢測、姿態(tài)估計、動作識別等方法判別具體行為，并最終判定其是否屬于異常行為樣本庫范疇。異常行為的識別與檢測均需進行特征提取，特征提取是指從視頻數(shù)據(jù)中提取關鍵信息用以表征行為的過程。人工智能技術在特征提取方面起到很大作用，基于深度學習、基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、基于雙流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等的特征提取已獲得成功[9]。

（4）語音識別中心。早產(chǎn)兒更容易發(fā)生語言發(fā)育落后，與出生體重、出生胎齡、主要帶養(yǎng)人、親子互動時間及電子屏幕暴露時間有關[10]。兒童語言發(fā)育遲緩（CLDD）的主要臨床表現(xiàn)有：構音障礙（發(fā)聲困難、發(fā)音不準、咬字不清等）、口吃、詞匯儲備低、語言表達能力欠佳等。人工智能技術在自然語言處理領域飛速發(fā)展，使得實現(xiàn)基于語音識別的智能化CLDD檢測成為了可能，通過與早產(chǎn)兒進行特定的語音交互，采集兒童回答語音，語音識別中心進行分析并提供初步分析意見[11]。

（5）智能綜合評估中心。上述圖像識別中心、視頻識別中心、語音識別中心分別對早產(chǎn)兒的腦電影像、行為、語言各方面進行專項分析、處理后，所有信息匯總到智能綜合評估中心，綜合運用權威的早期預測診斷評價工具和發(fā)育結局評估工具（NBNA、GMs、BSID、DST等），采用人工智能對這些評價評估工具（量表）大數(shù)據(jù)進行深度學習和融合，形成智能化評估算法，針對早產(chǎn)兒腦發(fā)育狀況進行智能化評估。

（6）干預指導中心。基于智能綜合評估中心對早產(chǎn)兒腦發(fā)育個案給出的智能化評估，干預指導中心通過大數(shù)據(jù)匹配、調整，從預制的干預策略模塊庫中選擇最適合個案需求的多個干預策略模塊，并根據(jù)個案特色進行適應調整，最終形成該早產(chǎn)兒干預策略方案。

云端智能計算中心將上述6個中心整合為一個統(tǒng)一體，與早產(chǎn)兒個案進行交互，采用深度學習技術不斷優(yōu)化算法。隨著參與到智能網(wǎng)絡中早產(chǎn)兒數(shù)量增多，網(wǎng)絡獲取的信息（數(shù)據(jù)）不斷增加，智能計算中心會不斷改進、增強監(jiān)測、評估準確性，提高干預指導的效果。專業(yè)的兒科、神經(jīng)科醫(yī)師會參與進來，對云端智能計算中心評估、方案進行審核，專業(yè)醫(yī)師的審核意見會促進人工智能算法的優(yōu)化。經(jīng)過早產(chǎn)兒、家庭、醫(yī)師、工程師幾方的配合，在大量信息（數(shù)據(jù)）的“灌溉”下，云端智能計算中心將不斷自我迭代發(fā)展。

1.2.3 早產(chǎn)兒腦發(fā)育干預的實施

干預早產(chǎn)兒腦發(fā)育主要由家庭來實施，早產(chǎn)兒的撫育者（特別是父母）根據(jù)云端智能計算中心提供的干預策略方案（經(jīng)醫(yī)師審定）進行具體操作，包括行為訓練、認知訓練、音樂療法、飲食調理等。干預策略方案可以通過手機App方式提供給撫育者，還提供實操培訓，包括標準操作規(guī)程、視頻教程、實操指導等。云端智能計算中心通過視頻、語音可將家庭訓練狀況進行評估，也對干預效果進行評估，并根據(jù)評估結果進行優(yōu)化，提供下一步干預策略方案。家庭干預實操是促進早產(chǎn)兒腦發(fā)育的關鍵環(huán)節(jié)，需要長期堅持。云端智能計算中心將對父母等進行督促，采用打卡、交互、競賽、評比等手段。

2 家庭—醫(yī)院聯(lián)動模式

我國目前0～6歲適齡早產(chǎn)嬰幼兒約600萬人，醫(yī)院醫(yī)療資源不足以全面支撐。在智能化監(jiān)測評估網(wǎng)絡支撐下，采用家庭—醫(yī)院聯(lián)動模式，以達到醫(yī)療資源最大化充分利用。家庭和醫(yī)院應密切溝通，聯(lián)合行動，互相促進，有利于及時監(jiān)測評估，也有利于發(fā)揮家庭能動性，以及優(yōu)化早產(chǎn)兒生長過程監(jiān)測評估方式。家庭—醫(yī)院聯(lián)動模式示意圖如圖3所示。

圖3 家庭—醫(yī)院聯(lián)動模式示意圖Fig.3 Family-hospital cooperation model

智能化監(jiān)測評估網(wǎng)絡對早產(chǎn)兒綜合評估后實行分級，比如可分為正常、輕度異常、中度異常、重度異常；將醫(yī)院醫(yī)師也進行分級，與早產(chǎn)兒分級進行匹配，比如正常早產(chǎn)兒與社區(qū)醫(yī)院兒保醫(yī)師進行匹配，輕度異常早產(chǎn)兒與二級醫(yī)院兒科、神經(jīng)科醫(yī)師進行匹配，重度異常早產(chǎn)兒與三級醫(yī)院兒科、神經(jīng)科醫(yī)師進行匹配。

云端智能計算中心將表征早產(chǎn)兒腦發(fā)育關鍵證據(jù)、評估及干預策略方案提交給匹配的醫(yī)師，由專業(yè)醫(yī)師進行審核把關后再發(fā)布給家庭撫育者進行實操。

醫(yī)師對人工智能的評估、干預策略方案有疑義的，將提交到上一級醫(yī)師審核委員會進行會審。會審確認人工智能結果有誤，審核委員會將提供更合理的評估和干預策略方案，這些不但發(fā)布給家庭，也一并交由算法工程師以便修正相關算法。

對于難以得出審核結論的案例，將交由上一層級委員會進行會審。若委員會認為必要，將發(fā)布一項研究課題，招募有興趣人員進行深入研究，再將研究成果以論文的形式發(fā)布，將數(shù)據(jù)發(fā)送給算法工程師以優(yōu)化算法，并將實際操作方法傳給醫(yī)院及家庭，同時促進科技發(fā)展。

早產(chǎn)兒家庭地理分布廣泛，一般會匹配距離最近的醫(yī)師，這樣匹配醫(yī)師既可以通過視頻直接指導家庭開展干預實操，也可以對早產(chǎn)兒開展線下診療。更進一步，可以鼓勵腦神經(jīng)專業(yè)領域的醫(yī)學生參與到網(wǎng)絡中，通過大量案例數(shù)據(jù)信息提升醫(yī)學生評估能力，也可以在相應級別早產(chǎn)兒干預中發(fā)揮作用，緩解醫(yī)療資源的不足。當然，需要對醫(yī)學生的能力進行評估，確保其有能力完成相應工作。

在智能化監(jiān)測評估網(wǎng)絡支撐下，人工智能技術對早產(chǎn)兒腦發(fā)育進行了初步評估，結合分級匹配醫(yī)院醫(yī)師，可以大幅度提升醫(yī)療資源運用效率，以達到全面覆蓋0～6歲早產(chǎn)兒。

家庭是早產(chǎn)兒腦發(fā)育干預的最后屏障，醫(yī)院是指引早產(chǎn)兒腦發(fā)育的燈塔。家庭與醫(yī)院聯(lián)動有利于促進因兒施策，量身定制，最大限度合理干預早產(chǎn)兒腦發(fā)育，將會給家庭、醫(yī)院、社會帶來巨大回報。

3 結語

抓住0～6歲早產(chǎn)兒腦發(fā)育“黃金”期，充分運用智能化技術，組建智能化監(jiān)測評估網(wǎng)絡，為家庭、醫(yī)院提供技術支撐；建立家庭—醫(yī)院聯(lián)動機制，放大醫(yī)院指導能力，促進更多家庭采取最合理舉措干預早產(chǎn)兒腦發(fā)育，形成正向反饋，互相促進。更多的早產(chǎn)兒加入智能化監(jiān)測評估網(wǎng)絡，將會給網(wǎng)絡提供更多的信息數(shù)據(jù)，加深網(wǎng)絡自學習，促進網(wǎng)絡算法優(yōu)化，更加敏銳地識別出有利于和不利于腦發(fā)育的舉措，從而不斷優(yōu)化指導家庭合理干預，進一步促進早產(chǎn)兒腦發(fā)育。

家庭為主，醫(yī)院為輔。高頻監(jiān)測，積極干預，及時反饋、調整。監(jiān)測、評估、定策、實施、反饋，正向循環(huán)提升。因兒施策，家醫(yī)聯(lián)動，及時調整。抓住0～24月關鍵期，0～6歲改變命運。通過合理干預，使得早產(chǎn)兒大腦發(fā)育產(chǎn)生代償，以彌補先天不足，優(yōu)化整體腦功能，提升早產(chǎn)兒及其家庭生活質量。

預期通過智能化監(jiān)測評估網(wǎng)絡支撐，依托互聯(lián)網(wǎng)、智能手機，將普及對早產(chǎn)兒腦發(fā)育的監(jiān)測評估，能緩解兒科醫(yī)師缺乏的困難，大幅減少惡性腦發(fā)育異常兒童數(shù)量。

引用

[1]DENG K,LIANG J,MU Y,et al.Preterm Births in China Between 2012 and 2018:an Observational Study of more Than 9 Million Women[J].The Lancet Global Health,2021(9):1226-1241.

[2]樊欣,文靜,趙妍.早產(chǎn)兒神經(jīng)發(fā)育檢測和治療的研究進展[J].醫(yī)學綜述,2022,28(5):970-974.

[3]劉俐.早產(chǎn)兒腦損傷及腦發(fā)育評估[J].中國實用兒科雜志,2017,32(11):833-837.

[4]中華醫(yī)學會兒科學分會圍產(chǎn)專業(yè)委員會.新生兒振幅整合腦電圖臨床應用專家共識[J].中華新生兒科雜志,2019,34(1):3-7.

[5]邱銳琴,吳小波,夏明月,等.新生兒振幅整合腦電圖對評估早產(chǎn)兒腦功能發(fā)育狀態(tài)的臨床應用價值[J].河北醫(yī)學,2019,25(4):617-622.

[6]秦靜,孫法莉,汪祖民,等.可穿戴腦電圖設備關鍵技術及其應用綜述[J].計算機應用,2022,42(4):1029-1035.

[7]近紅外腦功能成像臨床應用專家共識編寫組.近紅外腦功能成像臨床應用專家共識[J].中國老年保健醫(yī)學,2021,19(2):3-9.

[8]王林峰,劉歡慶,周濤.人工智能技術在電生理診斷中的應用現(xiàn)狀[J].現(xiàn)代電生理學雜志,2021,28(1):53-56+65.

[9]張曉平,紀佳慧,王力,等.基于視頻的人體異常行為識別與檢測方法綜述[J].控制與決策,2022,37(1):14-27.

[10]陳憶晴,朱圓圓,吳茜,等.103例早產(chǎn)兒語言發(fā)育狀況分析[J].江蘇醫(yī)藥,2021,47(12):1208-1210.

[11]馬孟星,潘文林,胡洋,等.計算機輔助兒童語言發(fā)育遲緩檢測研究綜述[J].云南民族大學學報(自然科學版),2022,31(1):111-120+138.