腦震蕩是大腦損傷的一種，人們?cè)隗w育比賽和日?；顒?dòng)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(huì)耗費(fèi)很多的時(shí)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(cè)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(shí)間帶來幫助,，例如在一場(chǎng)體育比賽的間隙,，在戰(zhàn)場(chǎng)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(cè)腦震蕩和其他腦損傷呢?

　　它運(yùn)用的科學(xué)基礎(chǔ)是一種叫做瞳孔對(duì)光反射(PLR)的原理,。長(zhǎng)期以來，瞳孔對(duì)光的反射可以用來評(píng)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(cè)是使用像鋼筆大小的手電筒進(jìn)行測(cè)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(cè),，觀察受試者瞳孔的變化。由于這樣的檢測(cè)是由臨床醫(yī)生通過觀察進(jìn)行評(píng)估的,，數(shù)據(jù)讀取時(shí)缺乏更好的精確性,。研究人員發(fā)現(xiàn)，在這樣的測(cè)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(gè)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(xiàng)，有沒有辦法能夠使得這項(xiàng)檢測(cè)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(duì)光的響應(yīng),。APP 不但調(diào)用了攝像頭，而且結(jié)合了時(shí)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(gè)三秒鐘的視頻,。

　　這個(gè)視頻是用深度學(xué)習(xí)算法處理的,，它可以確定每個(gè)視頻幀中哪個(gè)像素屬于瞳孔，并測(cè)量這些幀中瞳孔大小的變化,。在一項(xiàng)小規(guī)模的試點(diǎn)研究中,，覆蓋了 48 個(gè)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(píng)估患者的瞳孔光反射,，幾乎和瞳孔測(cè)量?jī)x相媲美,。瞳孔測(cè)量?jī)x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(jì),，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(xiǎn),。

　　PupilScreen 可以在受傷的現(xiàn)場(chǎng)立刻幫助他們對(duì)腦損傷進(jìn)行篩查，以便這些運(yùn)動(dòng)員或者其他需要的人能夠在第一時(shí)間得到正確的診斷,，后續(xù)能夠得到及時(shí)有效的治療,。很多時(shí)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(cè)輕度的腦震蕩,，這開啟了一個(gè)腦震蕩篩查的全新思路。