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← 一个可以检测癫痫的人工智能手表

每年世界范围内,50000名他方面健康的癫痫患者会突发死亡。这个症状被称为 SUDEP。这些死亡是可以被大量预防的,AI 研究员罗莎琳娜·皮卡德说到。一起来学习皮卡德如何帮助开发了一款先进的智能手表,它可以检测癫痫,并且给病人的亲友发出警报,让他们能及时赶到。

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Showing Revision 38 created 08/30/2019 by Cissy Yun.

  1. 他叫亨利。
  2. 一个很可爱的男孩。
  3. 在他三岁的时候,
  4. 他的母亲发现他患有发热性痉挛。
  5. 发热性痉挛是在发热时
    产生的癫痫症状。
  6. 医生说,
  7. “不用太过担心,
    儿童一般在长大后症状就会消失。”
  8. 四岁的时候,他出现了抽搐型癫痫。
  9. 就是那种让人失去意识,
    并且颤抖不止的癫痫——
  10. 全身强直型阵挛性癫痫。
  11. 当癫痫的诊断书还没寄到的时候,
  12. 一天早晨,亨利的妈妈去叫他起床。
  13. 进入到他的寝室时,
  14. 她发现了他冰冷、无生命体征的身体。
  15. 亨利死于 SUDEP:

  16. 即癫痫猝死症。
  17. 我很好奇你们当中
    有多少人听说过 SUDEP。
  18. 在座各位都受过良好的教育,
    而我却只看到了少数人举手。
  19. SUDEP 会让一个原本健康的
    癫痫病人死亡后,
  20. 法医在其尸检中找不到
    任何可以致死的原因。
  21. 每7到9分钟就会有一例 SUDEP 发生。
  22. 也就是说平均一场 TED 演讲的时间
    会发生两起 SUDEP。
  23. 正常的大脑都会有电流产生。
  24. 大家可以在这张大脑的图片中,
  25. 看到一些脑电波。
  26. 它们看起来和脑电图
  27. 在头皮部位读取到的普通的电流一样。
  28. 一旦遇到癫痫发作,
    你的脑电波会有异常,
  29. 这可能就是病灶所在。
  30. 它可能只发生于
    你大脑中的一小部分区域。
  31. 当它发生时,
    你可能会有一种奇怪的感觉。
  32. 就在当下的听众中,
    现在可能就在发生着几例。
  33. 而你邻座的人并不知道。
  34. 然而,如果你的癫痫像小火苗触发的
  35. 森林大火一样在大脑中蔓延开,
  36. 这时,它就形成了一般意义上的癫痫。
  37. 这种癫痫会带走你的意识
  38. 并且引起你的抽搐。
  39. 美国每年发生的 SUDEP 比

  40. 婴儿突发综合症死亡数量还多。
  41. 你们当中有多少人听说过
    婴儿突发死亡综合症?
  42. 对吧?
    几乎每个人都举起手了。
  43. 所以,这里到底发生了什么?
  44. 为什么癫痫这么普遍,
    人们却没有听说过它呢?
  45. 我们可以做什么来阻止癫痫呢?
  46. 好的,科学证明有两件事情
  47. 可以阻止或者减少 SUDEP 的风险。
  48. 第一件事情就是: “遵循医嘱,
  49. 按时吃药。”
  50. 三分之二的癫痫病患者,
  51. 通过药物可以把病情控制住。
  52. 第二件可以减少 SUDEP 风险的事情
    是陪伴。
  53. 也就是说在你发生癫痫时
    有人陪在身边。
  54. 现在,虽然你们中的大多数人
    从未听说过SUDEP,
  55. 是 在神经系统疾病患者的
    潜在死因排行榜上
  56. SUDEP 多年位居第二。
  57. 竖轴是死亡人数,
  58. 乘以剩余寿命。
  59. 越高越糟糕。
  60. 然而,SUDEP不像其它症状,
  61. 在座各位可以做一些小事
    就能把它降低。
  62. 我,罗兹·皮卡德,一个AI研究者
    能告诉你们有关 SUDEP 什么呢?

  63. 我又不是一个神经学家。
  64. 当我在研究情绪测量的
    多媒体实验室工作时,
  65. 我们研究如何让机器对
    我们的情感更智能。
  66. 为此,我们启动了很多测量压力的工作。
  67. 我们构建了很多传感器
  68. 以很多不同的方式来测量压力。
  69. 但脱颖而出的是
  70. 一个用电子信号来测量手掌出汗的
  71. 老研究。
  72. 这是一个皮肤电导率的信号,
  73. 很多人知道,
    它在你紧张时会上升,
  74. 它也会随着其它有趣的环境而上升。
  75. 但是通过手上绑一根电线的方式
    来测量确实很不方便。
  76. 所以我们发明了其它的方法
    在MIT的多媒体实验室进行测试。
  77. 这些可穿戴测量仪让我们
  78. 能一周七天,24小时无间断地
  79. 获取这些临床质量数据,
    这是前所未有的。
  80. 这张照片就是
  81. 一个MIT在第一次7/24周期
    从手腕上收集到的皮肤电导率。
  82. 我们放大这里。
  83. 你们可以看到从左到右是24小时
  84. 这里有两天的数据。
  85. 首先,令我们震惊的是
  86. 睡眠时,数据达到一天中最高峰。
  87. 现在,听上去好像是仪器坏了?
  88. 你在睡觉时是平静的,
    所以,究竟发生了什么?
  89. 研究发现我们在睡眠时的生理机能

  90. 与我们在清醒时的生理机能大为不同。
  91. 虽然我们对此的了解还不全面,
  92. “为什么通常总是在睡眠时
    出现一天的最高峰?”
  93. 我们现在认为它们和睡眠时的记忆固化
  94. 以及记忆形成有关。
  95. 我们同样看到了我们精确期待
    会发生的事情。

  96. 当一个MIT的学生在努力在实验室工作
  97. 或者在写作业时,
  98. 他承受的不仅有情感压力,
    还有认知负载,
  99. 研究表明认知负载,认知努力,
    精神上的专注
  100. 还有对所学习东西的兴奋等,
  101. 这些东西都会让这个信号上升。
  102. 很不幸,
    这让我们MIT的教授们有些难堪,

  103. (大笑)

  104. 因为,每天的低点是课堂活动。

  105. 我在这里只给你们展示了一个人的数据。
  106. 但是这点,很不幸,
    却基本上是真实的。
  107. 这个防汗带内置了一个自主研发的
    皮肤电传导传感器,

  108. 一天,我们的一个大学生
  109. 在12月学期结束的时候敲开了我的门
  110. 然后他说到:“皮卡德教授
  111. 我能借一个您的腕部传感器吗?
  112. 我幼小的弟弟有自闭症,
    他不能说话,
  113. 我想要知道什么东西会给他压力。”
  114. 我说到: “当然可以,实际上,
    不要拿一个,拿两个吧”
  115. 因为它们那时很容易坏掉。
  116. 所以他把它们带回家,
    并给他弟弟穿戴上了。
  117. 然后,我回到了 MIT,看着我笔记本上的数据
  118. 第一天,我想到:
    “额,这个有些古怪”
  119. “他把传感器戴在了两个手腕上,
    而不是等一个先坏掉。
  120. 不过没事,不用遵守我的指令。”
  121. 我很欣慰他没有按照我的指令。
  122. 第二天 -- 数据平稳低迷,
    看起来像课堂活动。
  123. (大笑)

  124. 又过去了几天。

  125. 一天,一个手腕的信号变平直了
  126. 而另外一个手腕的信号
    出现了我从未遇到过的峰值。
  127. 我当时在想,“到底发生了什么?
  128. “我们在 MIT 给人们
    各种可以想象到的压力。
  129. 我从来没见到过这么大的峰值。”
  130. 而且它还只是一边的数据。
  131. 你的身体怎样才能做到一边有压力
    而不是另外一边呢?
  132. 所以,我以为其中一个或者
    两个传感器一定是坏了。
  133. 我是一个受过培训的电子工程师,
  134. 所以,我尝试了一堆方法来调试它,
  135. 简短的说,我不能重现这个现象。
  136. 所以,我又诉诸于老式的排障技术。

  137. 我给那个在家休假的学生挂了电话。
  138. “你好,你的弟弟情况如何?
    你的圣诞节怎么样?”
  139. 你弟弟发生了什么事吗?”
  140. 我告诉他了这个特殊的日期和时间
  141. 还有当时的数据。
  142. 他说到: “我不知道,
    我会检查日记的”
  143. 日记 ? 一个 MIT 学生
    会保持写日记?

  144. 所以,我等待着,
    他一会儿就回话。
  145. 他告诉我精确的日期和时间,
  146. 并且他说到:
    “那正是在他癫痫严重发作之前。”
  147. 在那时,我对癫痫一无所知,

  148. 然后我做了很多研究,
  149. 而后我了解到另外一个学生的父亲是
  150. 波士顿儿童医院的首席神经外科医生,
  151. 我鼓足勇气,打电话给乔·马森医生。
  152. “你好,乔·马森医生,
    我叫罗莎琳德·皮卡尔。

  153. 有没有可能某个人会产生
  154. 巨大的交叉神经系统激增” --
  155. 这就是驱动表层电导率激增的原因 --
  156. “并且这会在癫痫发作前
    20分钟出现 ?”
  157. 他说: “可能不会。”
  158. 他说: “这很有趣。
  159. 我们有病人出现一只手臂的汗毛
    竖起来的情况
  160. 在癫痫发作前20分钟。“
  161. 我说:“一只胳膊?”
  162. 起初,我并不想告诉他那件事情,
  163. 因为我认为这太荒谬了。
  164. 他解释到这种情况如何在大脑中发生,

  165. 他也很感兴趣,我给他展示了数据。
  166. 我们制作了更多的设备,
    并且通过安全认证。
  167. 90 个家庭参与到这个研究中,
  168. 这些家庭的孩子每时每刻都会
    被监视测量,
  169. 就通过装置于他们头皮上的
    配备标准的脑电图分析器
  170. 来读取脑部活动,
  171. 还有视频来观察行为。
  172. 心电监护仪还有皮肤电活动等
  173. 用来检查在这范围之内
    是否存在某物
  174. 使得我们能很快的发现,
    并且它和癫痫有关。
  175. 我们发现,在第一批的癫痫大发作中,
    100%的情况

  176. 都有这种皮肤电导率的巨大波动。
  177. 中间的蓝色,男孩的睡眠,
  178. 通常是一天中的最大高峰值。
  179. 这里看到的三个癫痫
    就像从森林里冒出来
  180. 的红杉树。
  181. 另外,如果你把顶部的表皮电导率与
  182. 腕部的运动连接起来,
  183. 加上你得到的大量数据,
    并且训练这方面的机器学习和AI,
  184. 你就能构建一个自动的人工智能
    来更好地监测这些数据变动
  185. 远比一个震动探测器能做的多。
  186. 我们意识到我们需要把它做出来,
  187. 随着博明哲博士的工作
  188. 以及后来Empatica公司的巨大改进后,
  189. 这个传感器取得了进步,
    而且对癫痫的检测也变的更加精确。
  190. 另外在这个过程中,
    我们又学到了更多关于SUDEP的知识。

  191. 其中一个是,
  192. SUDEP虽然很少会在
    强直阵痉挛发生后
  193. 这是最有可能发生的时刻 --
    在那种类型之后。
  194. SUDEP 并不在癫痫发作时发生,
  195. 并且它通常不会马上发生,
  196. 但是,紧接着,
  197. 当病人看起来非常安稳时,
  198. 他们可能会进入另外一个阶段,
    他们会停止呼吸
  199. 在呼吸停止后,后来心脏停止。
  200. 所以,存在一段时间
    可以让某人赶过去。
  201. 我们还了解到大脑深处
    存在一个区域叫作杏仁核区
  202. 我们在情感实验室
    一直对它做了许多研究。
  203. 我们有两个杏仁核,
  204. 如果你刺激右边那一个
  205. 你就会得到一个巨大的
    右侧皮层传导率反应。
  206. 现在,你需要进行穿颅手术
    来做到这一点
  207. 这并不是什么我们会自愿去做的事情,
  208. 但是它的确会引起一个巨大的
    右侧表皮传导率反应。
  209. 刺激左侧那个,
    会引起手掌上左侧的皮层传导率反应。
  210. 更进一步说,
    当某人刺激你的杏仁核时,
  211. 你可能正坐着工作。
  212. 你并不会表现出来任何悲痛的信号
  213. 但你会停止呼吸。
  214. 并且在某人再次刺激你之前
    你不会恢复呼吸。
  215. “你好,罗兹,你还好吧?”
  216. 这时你张开口开始说话。
  217. 当你为了说话而吸了那口气之后,
  218. 你开始继续呼吸。
  219. 所以,我们开始研究压力,

  220. 这使得我们可以建造许多传感器,
  221. 它们能收集足够多的高质量数据,
  222. 使得我们可以收集实验室之外的数据。
  223. 我们无意间还发现了
    癫痫引发的高峰反应
  224. 神经系统激活,
    相对于传统的压力来说,
  225. 能够引起更大的反应。
  226. 许多医院正与癫痫监控单元合作,
  227. 特别是波士顿儿童医院
  228. 和布里格姆医院。
  229. 现在还可利用机器学习和
    人工智能的技术
  230. 用来获取和收集更多的数据
  231. 以便尝试理解这些事件,
  232. 看看我们是否能够阻止 SUDEP。
  233. Empatica 公司已将这些商业化

  234. 这是一家初创企业,
    我有幸是它的联合创办人,
  235. 他们团队出色地改进了
  236. 制造更完美的传感器的技术,
  237. 这个传感器不止告诉我们时间,
    步数,睡眠这些好数据,
  238. 它还实时运行着一个AI和
    机器学习程序
  239. 用来检测常规的强直阵痉挛型癫痫,
  240. 并会在我要发生癫痫并且失去意识时
  241. 发出警报。
  242. 这个已经被食药监局批准
  243. 作为第一个在神经系统方面
    被批准的智能腕表。
  244. (掌声)

  245. 现在,接下来的这张幻灯片
    导致我的皮层传导率上升。

  246. 一天,我检查我的邮箱
  247. 我看到了一封来自一个妈妈的故事。
  248. 她说她正在淋浴,
  249. 她的手机放在淋浴房的柜台上,
  250. 手机告诉她女儿可能需要她的帮助。
  251. 所以她中断洗澡奔跑进女儿的卧室
  252. 她发现女儿在被窝里脸朝下,
    发紫并且没有呼吸。
  253. 她把她翻转过来 ——人类刺激
  254. 然后她女儿吸了一口气,
    接着另外一口气,
  255. 最终她女儿脸色变粉并且好了。
  256. 我想我在读到这封邮件时脸色变白了。

  257. 我的第一反应是
    “噢,不,这还不完善。
  258. “蓝牙可能会坏掉,电池会耗尽。
  259. 这些都可能出错。你不能依赖这个。“
  260. 然后她说 “没关系的,
    我知道没有技术是完美的。
  261. 我们没有人可以一直在患者身边。
  262. 但是这个设备加上AI,
  263. 让我能够及时挽救我女儿的性命。”
  264. 现在,我一直在谈论小孩。

  265. 但是实际上,SUDEP 在20岁,30岁和
    40岁人群中达到峰值。
  266. 还有下一个我将要展示的曲线
  267. 很可能会令一些人感到不舒适,
  268. 但这其中若包括你们认识的人,
  269. 你们可能会更不适。
  270. 这可能发生在你认识的某个人身上吗?
  271. 我提出这个令人不适的问题的原因
  272. 是因为你们当中每26个人
    就有1个将会在某个点发生癫痫,
  273. 并且根据我所学到的,
  274. 患有癫痫的人通常不会
    告诉他们的朋友和邻居
  275. 他们患有这种病的。
  276. 所以如果你愿意让他们
    使用一个AI或者其它东西
  277. 在急需时刻召唤你的话,
  278. 如果你让他们知道这些,
  279. 你就可以改变他们的生活。
  280. 为什么做这么多辛苦工作
    来构建这些AI?

  281. 有几个原因:
  282. 一个就是娜塔莎,那个活下来的女孩,
  283. 她的家人想要我告诉你们她的名字。
  284. 另外一个是她的家庭
  285. 还有世界各地美好的人们,
  286. 他们想去帮助那些患有癫痫
  287. 却在过去不敢告诉他人的人们。
  288. 另外一个原因就是你们所有人。
  289. 因为我们有机会去塑造 AI 的未来。
  290. 我们可以改变它
  291. 因为我们就是建设它的人。
  292. 所以,让我们来建设 AI

  293. 来让每一个人的生活更好一些。
  294. 谢谢。

  295. (掌声)