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首款用于神经病学智能手表通过FDA 为癫痫领域发展开辟新空间

2018-03-13 15:37:44 来源:动脉网 点击:558

【大比特导读】2018 年2月5日,Empatica公司的Embrace成为世界上第一款由FDA批准用于神经病学的智能手表。这是一次里程碑式的胜利,为癫痫领域的发展开辟了新的空间。

根据WHO数据显示,截止2017年末年底全球约有5000万癫痫患者。由于现有治疗技术的不足,其中有三分之一的患者发作时间控制不佳。

针对癫痫预测的技术和相应的防护设备却在近期取得了可喜的成绩,2017年12月5日,“柳叶刀”的EBioMedicine杂志发布了由IBM Research-Australia和墨尔本大学科学家领导的一项研究,用可以利用代人工智能癫痫系统对癫痫进行预测。

2018 年2月5日,Empatica公司的Embrace成为世界上第一款由FDA批准用于神经病学的智能手表。这是一次里程碑式的胜利,为癫痫领域的发展开辟了新的空间。

借此机会,小编对癫痫领域以及该领域的相关企业及产品发展情况进行了梳理。

相关公司及其产品

Empatica与Embrace智能手表

Empatica公司是麻省理工学院媒体实验室的衍生品,在马萨诸塞州剑桥和意大利米兰设有办事处。该公司拥有45名员工,自行设计了内部系统(硬件,软件,数据科学)。它还生产研究设备E4(传感器),这一设备已出售给了数千家机构,其中包括世界顶级医院,研究机构和制药公司。其收集到的数据已被用于压力,睡眠,偏头痛,抑郁症等多种疾病的研究。

 

首款用于神经病学智能手表通过FDA 为癫痫领域发展开辟新空间

 

Embrace是Empatica公司研发的一种智能手表,是唯一一款通过FDA批准的癫痫发作监测智能手表。它能持续捕获普通健康生理数据,监测睡眠,压力和身体活动。

其核心元件包含EDA传感器、陀螺仪、三轴加速度传感器和外围温度传感器。其顶层由阳极氧化铝制成,内核的电子板上包含CPU、内存、蓝牙天线、发光二极管、触摸传感器、加速度计和陀螺仪。

当佩戴者癫痫发作时,Embrace可通过传感器判定癫痫发作情况,并向佩戴者家人发出警报。普通用户也可以佩戴它来记录自己的活动和压力情况。在检测出癫痫后,腕带就会发出震动,如果用户对震动做出响应,那就说明这是一次误报。而如果用户不回应,Embrace就会与绑定的智能手机释放信号,向医生、其家庭成员发出警告。当然癫痫病人也可以利用检测到的压力水平上升而提前通过呼吸练习或冥想来预防。

Embrace使用先进的机器学习来识别惊厥性癫痫发作,并向护理人员发送警报,并提供睡眠,休息和身体活动分析。在一项多点临床研究中,135名被诊断患有癫痫的患者被送入IV级癫痫监测单位进行视频脑电图连续监测,同时佩戴Empatica设备。在272天的时间内,Embrace记录了6,530小时患者数据,其中包括40个全身性强直——阵挛性癫痫发作,而Embrace的算法检测到的癫痫发作的概率达100%。

Embrace与其他缉获检测系统不同之处在于它可以测量多个癫痫发作指标。其独特性质是使用了电刺激信号(EDA)进行监测,这是一种由压力研究人员用来量化与交感神经系统活动有关的生理变化信号,也称为“战斗或飞行”反应。自从2017年4月以来,Embrace在欧洲已经被批准用作缉获监控和警报的医疗设备。

Smart monitor与SmartWatch

数字健康公司Smart Monitor成立于2009年,总部位于美国硅谷,该公司将传感器,移动和云技术与大数据分析融合在一个无缝环境中。旨在为慢性病患者提供监测和跟踪解决方案。其受专利保护的解决方案能够为慢性病患者提供自主权并增强安全性,保障隐私,及时提供有意义的干预措施,为家人和护理人员提供极大的便利。

斯坦福大学神经病学教授Robert S. Fisher博士说:“Smart Monitor的Inspyre对于癫痫发作患者家属来说是一种宝贵的工具:“它可以提供及时的警报,保证和增加安全。”

SmartWatch是Smart Monitor的旗舰产品,它是一款智能、非侵入式手表,能够持续监控用户,并在异常运动(如全身强直——阵挛癫痫)发作时立即向家人和护理人员发出警报。

当SmartWatch检测到重复晃动动作时,它会自动将用户的蓝牙连接的Android手机文本和电话呼叫警报发送给指定的警报收件人。几秒钟之内,家庭成员将收到SmartWatch警报,信息涵盖日期,时间,GPS位置和活动持续时间。SmartWatch Inspyre™将收集的数据进行审查和分析,并储存在HIPAA兼容云中。

SmartWatch有不少辅助功能可以帮助用户改善安全和治疗问题。其中药物提醒功能允许用户设置药物提醒或其他有用的通知。对于许多癫痫患者来说,坚持每天服药是很困难的,药物提就显得很是有价值,随时可能挽救一条生命。

另一个有用的功能是“获取帮助”按钮,该按钮允许用户立即通知家长或护理人员,并在必要时使用SmartWatch的GPS功能快速将他们引导到他们的确切位置。借此功能,用户在获得SmartWatch无法检测到的非GTC缉获时也可以获得帮助。

Apple与Apple Watch

Apple在可穿戴领域设备的研究一直属于领先地位,Apple watch的销量用事实证明它并不是鸡肋产品。新一代Apple Watch Series 3搭载了更加强大的健康状态监测功能,可全天候测量用户心率,不论是休息、行走还是运动后的恢复阶段。如果用户已经 10 分钟未活动,而心率却升高甚至超出某个临界值,心率 app会及时发出通知。

根据官方描述,Apple Watch中的心率传感器使用了光电容积描记法。这项技术基于一个非常简单的事实:血液是红色的,因为它反射红光并吸收绿光。Apple Watch使用配有光敏光电二极管的绿色LED灯来检测在任何特定时刻流过手腕的血液量。当你的心脏跳动时,手腕上的血流量和绿光吸收量会更大。在节拍之间,它更少。通过每秒闪烁数百次的LED灯,Apple Watch可以计算心跳每分钟的次数--心率。心率传感器支持每分钟30-210次的范围。此外,心率传感器设计用于通过增加LED亮度和采样率来补偿低信号电平。

Smart monitor最近推出针对Apple Watch的SmartWatch Inspyre™程序以兼容IOS系统。这个新的应用程序使用独特的算法来识别佩带者发出的重复性摇动动作,一旦检测到相关行为,则表明患者遭遇惊厥性癫痫发作。该应用程序可以向家人和护理人员发送警报,以便他们可以即时帮助癫痫发作者,不少独居的人士已经从该项设备获益。

ResearchKit是一种开源软件工具,用于医学研究人员,医生和科学家用来帮助收集患有帕金森病和糖尿病等疾病的人的数据。在2015年9月,Apple与ResearchKit以癫痫为研究核心展开合作,该合作于2017年结束。

在为期10个月的调查过程中,参与者通过为研究定制的应用程序来追踪他们的癫痫发作情况。当参与者感觉到癫痫发作的“光环”时打开应用程序,然后命令Apple Watch记录10分钟内的心率传感器和加速计数据,以及iPhone上的陀螺仪数据。在10分钟内,该应用程序促使用户响应反射和意识测试。

在癫痫发作结束后,研究对象进行了关于癫痫发作类型“光环”、意识丧失和可能的癫痫发作的调查。测试过程总共记录了近1500次缉获数据。数据显示,37%的癫痫发作与压力的有关,失眠导致的占18%,月经导致的占12%,过度劳累导致的占11%。其他显着的触发因素包括饮食、未按时服用药物以及发烧或感染。该应用程序还提供有用的缉获量,处方药物使用和药物副作用跟踪功能,帮助人们更好的管理他们的状况。

IBM

2017年12月5日,“柳叶刀”的EBioMedicine杂志发布了由IBM Research-Australia和墨尔本大学的科学家领导的一项研究,用现代人工智能进行癫痫预测。科学家们在从癫痫患者收集的脑波数据中建立了这个系统。

 

首款用于神经病学智能手表通过FDA 为癫痫领域发展开辟新空间

 

该数据包括超过16年的持续脑电图(EEG)记录大脑活动,以及数千次癫痫发作,研究人员用手术的方式将芯片植入他们的大脑。该项研究结果发布于论文《Epileptic Seizure Prediction using Big Data and Deep Learning: Toward a Mobile Syste》,研究方式主要为在大脑部署包含启发式深度学习算法的移动处理器,以测量癫痫发作过程中测量中的数据结果。

IBM的科学家使用上述数据集来训练神经网络深度学习算法,学习识别与癫痫发作相关的大脑活动模式。 IBM在其超低功耗神经形态计算芯片TrueNorth上运行神经网络。该芯片仅邮票大小,可用于癫痫患者的可穿戴设备,或连接至移动设备。

在整个实验过程中,该项算法预测患者癫痫发作的成功率为69%。由于数据量较小,该领域的研究一直受到限制。

墨尔本大学生物医学工程系主任David Grayden教授利用从患者颅骨内电极采集的世界上最全面的癫痫患者脑电图数据集,并表示此项技术能够适应患者个体的需求。“通过从患者颅骨内收集数据并将其与深度学习和人工智能相结合,我们能够开发一种可以自我训练的系统,基于学习大脑状态和预先征服个人特有的癫痫发作的征兆。Grayden教授说:“我们的算法还可以实现即时和简单的调整,让患者能够灵活地控制警报的敏感程度和提前发生的情况。”

IBM的系统仍处于概念验证阶段,尚未通过人类测试。“这证明了建立可验证的扣押预测系统的可行性”,Harrer表示。他的小组在一项模拟研究中测试了该芯片,使用之前收集的大脑活动数据。

过去的癫痫预测研究只能在高性能计算机上实现,而IBM最新研发的大脑启发式计算芯片可以植入可穿戴设备,实现了癫痫的实时预警。只是现在该项技术的预测成功率仍然有待提高,主要源于癫痫症在每位患者中表现出的症状具有独特性以及脑信号的个体在长期中会发生明显变化。

在设计癫痫发作预测设备时,设计师还必须考虑患者对如何以及何时希望发出警报的偏好。例如,在睡觉时,患者可能希望“调低表盘”的位置,这样系统只会在他们处于非常高的癫痫发作风险时提醒他们(如果有的话)。同样,当驾驶汽车或社交时,出于安全考虑,患者可能更喜欢敏感的警报系统。“这一直是我们系统的一个重要考虑因素,可以根据个人喜好调整咨询系统。”

IBM希望通过探索其他神经网络架构,包括其他因素和生物标志物来进一步提高算法的性能。同时,还希望找到一种方法来训练颅外收集数据的算法,而不是通过植入大脑的电极。

Graphnet

Graphnet Health是英国领先的NHS和护理服务共享护理记录软件供应商,于2016年与癫痫护理联盟的其他成员合作开发了myCarecentric应用程序。

Microsoft Band 2搭载了该软件但销量不佳,2017年也没有什么突出的新动作,但Graphnet的研究水平毋庸置疑,更有微软这样的实力公司作为合作对象,在未来的可穿戴设备市场还是有机会的。

缺陷与机遇并存

癫痫发作的预警功能已经使大量癫痫患者受益,但仍存在误报现象。如果能提升癫痫发作时的监测准确度,排除误报,可穿戴设备将更好地服务于患者家人和医护人员。

人们存在对可穿戴设备的刻板印象,无论是智能手环、手表还是眼镜。虽然公司对其功能定位非常宽泛,但消费者群体常常拘泥于刻板印象,如手表的主要功能就应该是看时间。这导致消费者易于忽视或不愿意尝试一些优秀的创新功能。部分产品功能需要消费者和产品进行“互动”才能完成生效,例如:Embrace在手动测量心率时,就需要人为使手环紧贴皮肤。或许可穿戴设备需要这样一些“操作空间”,来满足消费者对有用性的心理需求。

此外,消费者从“科技时尚”转向“健康监控”的消费心理变化是一个循序渐进的过程。推动心理变化的关键在于与患者深入沟通,让患者理解设备,患者作为理性人,自然会肯定有效的设备。因此,若设备供应商能取得医院的信任,设备普及的过程将极大加快,没有什么比医生给的建议更为让人铭记于心。

Graphnet Health是普尔医院的合作对象,普尔医院在服务的同时向患者传递可穿戴设备的理念,但Graphnet Health的产品不够优秀(Microsoft Band系列)。今天,新一代的产品更为个性、智能,功能更为贴近生活。这些实质的提升为设备供应商——医院的合作打下坚实的基础。

癫痫发作预警系统证实了可穿戴设备的实用性,而关于其他疾病的监控算法也在不断的调试之中。未来可能发展出具有多种监控功能的手环、眼镜,或是佩戴于其他部位的便携设备,在保障患者安全的同时也协助公司收集患者身体数据,以便于研究人员探索相关数据与疾病之间的联系。

本文由大比特资讯收集整理(www.big-bit.com)

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