阿兹海默症最大的敌人是「缺乏认知」。
这一病症俗称「老年痴呆」,患病后,病人会逐渐失去记忆力和判断能力,严重者无法辨认出自己最亲近的家人,外出需要有人陪同,甚至不能生活自理。这种病伴随着人体机能的自然老化,发病率极高,也常常不被重视。
相比后续的干预治疗,对抗阿兹海默症的关键在于早期预防。其中包括对大脑进行「锻炼」以保持相对敏锐灵活的状态,对早期患病征兆进行监测,提前干预。在今天,从预防到监测,技术在阿兹海默症的治疗过程中正扮演着越来越重要的作用。
用回忆治愈痴呆
每三秒,世界上就会有一人患上阿兹海默症。
阿兹海默症一定程度上剥夺了病患的人格,患者记不起以前的事,认不出最亲近的人,难以和家人建立、维持亲密的关系。这常常会形成一种恶性循环,老人缺乏沟通对象导致生活孤僻,进而患上阿兹海默症,之后因为记忆的缺失,他变得越来越难以沟通,病情进一步恶化。
治疗阿兹海默症主要不是靠药物,而是靠外部的信息介入。很多医生都建议痴呆症患者多进行户外的身体活动来刺激身心健康。与此同时,再次回到那些在他们人生中有重要意义的地点,也能够帮助他们回忆起以前的事。但问题在于,阿兹海默症患者大多是行动不便的老人,在缺乏监护的情况下无法自己去到户外。
用户使用 BikeAround | Google
一款名为 BikeAround 的产品试图解决这个问题。它将一辆类似健身器材的固定单车与电脑屏幕连接起来,结合谷歌街景的数据,使患者能够以「虚拟骑行」的方式,回到那些自己熟悉的地方。这套系统由瑞典工程师 Anne-Christine Hertz 开发,至今已有 9 年历史。医疗保健公司 Camanio Care 购买了这套系统,希望找到一种安全可靠的方式,鼓励患阿兹海默症的老年人多运动。
老年人通过 BikeAround 和谷歌街景,回到自己从小生活的城市、社区、当年结婚的教堂。他们脑海深处的记忆会被触发,大脑也会因此更加活跃,产生多巴胺,且有可能以一种更复杂的方式影响到他们的记忆。通过这种方式,这不仅是一个能够改善健康的产品,更是一个能触发情感、与人产生精神上联系的产品。
机器学习和疾病预防
监测和预防也是对抗阿兹海默症的重要部分。
由哈佛、MIT 和约翰·霍普金斯大学共同设立的「精准医学基金会」就试图通过分析数据,对阿兹海默症进行早期监测和预防。研究人员借助 Google Cloud 的云计算能力,使用 Google BigQuery 将患者数据库扩展成了一个拥有数百万匿名电子病历的数据集。通过谷歌的机器学习工具 BigQuery ML 进行自定义建模、可视化处理,能够提前几个月甚至几年检测到阿兹海默症的早期征兆。
机器学习技术在医疗领域的应用还远不止阿兹海默症,谷歌的医疗 AI 打造了一款名为 LYNA 的工具,可以对各种病历数据、医疗影像进行深度识别,挖掘数据特征,让病理学家能够从重复的「看片子」工作中解放出来,专注于其他临床诊断工作。
LYNA 对病理切片进行识别 | Google
比如 LYNA 目前可以对淋巴结细胞切片进行识别,判断患者是否患有乳腺癌,协助医生进行后续的治疗决策。在 2016 ISBI Camelyon Challenge 癌症细胞区域检测竞赛中,LYNA 的癌症检测率明显高于之前的测试。
另一项测试中,有 6 名专业病理学家分别在有 LYNA 协助和没有 LYNA 协助的情况下,对乳腺癌的淋巴结切片进行了检查,在有 LYNA 协助的情况下,他们检测的平均时间缩小了一半,平均每张玻片只需要一分钟就可以完成检测。
尽管 LYNA 目前还不能完全替代医师进行诊疗工作,需要在更大量的案例中对算法进行测试,但它的能力正在飞速进步。
技术如何帮助每一个人?
从阿兹海默症患者到整个医疗、无障碍领域,谷歌试图通过技术帮助每一个人。
Gmail 的「智能编写」能够帮用户快速撰写邮件,谷歌搜索和新闻帮助所有人找到他们想要的信息,Google Lens 则可以通过镜头找到更多答案。除此之外,Live Caption 将 Youtube 上的自动识别字幕带到了移动端,使聋哑人也能够使用手机观看视频。Live Relay 和 Euphonia 则可以实现文本和语音之间的转换,让有表达和听力困难的用户更顺畅地进行沟通。
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不仅是谷歌这一家公司,还有它的整个科学家、开发者社群,都在关注「如何用技术帮助每一个人」。他们在阿兹海默症领域取得的成果改变了很多人的生活,但这只是很小的一方面,也仅仅是一个开始。