技術進步掀起儀器診斷變革

一直以來，儀器診斷使醫(yī)生能夠在檢查患者的過程中增加其問診手段的多樣性和客觀性，可能比其他學科更能推動其職業(yè)生涯進步。借助這些儀器，醫(yī)生可以精確測量體溫、血壓、肺活量、骨折移位、炎癥、心律以及許多其他生物標志物，再結合癥狀和患者病史，精確了解患者的健康狀況。隨著傳感器和人工智能的進步，客觀的檢測、測量和解釋正取代過去主觀的診斷手段。此外，這些進步還改進了居家檢測方法，并將患者數(shù)據(jù)與經(jīng)驗研究聯(lián)系起來。

實現(xiàn)客觀檢測與測量

看一下腦震蕩評估和診斷，就可以了解客觀檢測是如何取代主觀診斷的。腦震蕩是每年發(fā)生在30多萬名運動員身上的一種損傷， 其癥狀及嚴重程度的主要衡量指標是瞳孔光反射評估，傳統(tǒng)的做法是醫(yī)生用手電照射瞳孔，然后觀察瞳孔的收縮和擴張。當然，這種方法的問題在于，患者之間存在巨大差異，不同的醫(yī)生對瞳孔大小和反應的主觀理解也不同。

為了替代瞳孔測量中的手動評估，人們正在試驗使用復雜技術和傳感器的先進計算機輔助替代方案。例如，智能電話或虛擬現(xiàn)實耳機中內(nèi)置的微型高分辨率攝像頭現(xiàn)在能夠以每秒高達數(shù)百幀的速度記錄眼睛狀況。針對實時分析進行了優(yōu)化的計算機視覺流程從圖像中提取鞏膜、虹膜和瞳孔等眼睛各部分的特征。使用肉眼不可見的紅外光譜，大大簡化了圖像分割。然后，復雜的數(shù)學模型將這種像素數(shù)據(jù)傳輸?shù)饺S眼模型，以得出真實的測量單位，例如毫米。最后，機器學習算法消除數(shù)據(jù)中的噪聲，識別時間序列中的圖案，確立針對總分析對象參數(shù)的預估分布參考標準，并給出結果。

這種方法可提供準確的測量結果，消除主觀性，并將醫(yī)生的責任轉(zhuǎn)移到驗證、解釋結果以及將結果傳達給患者。此類方法可針對醫(yī)療保健中的特定應用優(yōu)化，并最終實現(xiàn)以前不可能實現(xiàn)的客觀診斷。例如，現(xiàn)代的熱成像攝像頭正越來越多地用于檢測炎癥，使用先進的降噪算法甚至可以用來檢測乳腺癌。與經(jīng)典的X射線乳腺攝影不同，這種檢查可能在癌癥的早期更加精確，同時，既不使用具有潛在危險的輻射，也不會有任何形式的觸摸。在新冠疫情等需要大規(guī)模發(fā)熱檢測時，這些技術為無人值守的高效自動檢測提供了巨大的機會，結果也比接觸式方法準確得多。

實現(xiàn)居家實時檢測

微型技術，特別是小型可穿戴檢測設備，正在使醫(yī)療場所外的檢測成為現(xiàn)實。例如，需要做心電圖的患者不用再去醫(yī)療機構就診，戴上Holter監(jiān)護儀就可以在他們的日常生活中收集長期的心電圖數(shù)據(jù)。這些監(jiān)護儀安裝有電極，大小與小型攝像機相仿，可佩戴24至48小時，雖說仍然有點笨重，可能會限制患者的某些活動，但是相比到醫(yī)院檢查，它們可以提供對患者心律更廣泛的了解。

技術的進一步小型化在繼續(xù)加速醫(yī)學進步。健身手環(huán)和智能手表中內(nèi)置的新一代光學傳感器有望大大提高舒適度，同時提供越來越有用的數(shù)據(jù)。盡管數(shù)據(jù)質(zhì)量可能比不上基于電極的同類產(chǎn)品，但Apple最近展示了智能手表在檢測某些形式的心律不齊方面的潛在用途，這引起了巨大的轟動，遠遠超出專家的預期。除了測量心血管系統(tǒng)各部分的此類設備外，其他傳感器也可用于監(jiān)測其他多種身體功能。例如，眼罩樣式的現(xiàn)代便攜式腦電圖頭戴設備已經(jīng)可以在自家臥室用于捕捉粗略的大腦活動情況，而不用讓患者到不熟悉的睡眠實驗室去接受觀察。隨著經(jīng)過認證的開源傳感器不斷普及，開發(fā)小型但功能強大的醫(yī)療設備已不再是只有少數(shù)大公司才能染指的事情。

將患者數(shù)據(jù)與研究和標準聯(lián)系起來

醫(yī)生面臨的一個重要問題是利用臨床試驗、研究、知識庫、登記資料等獲取與患者相關的信息。盡管臨床試驗和其他資源中存在一些標準化，但是跨組織、醫(yī)學學科或地理區(qū)域的標準化還無法讓醫(yī)生能夠查找、訪問和使用可用信息。解決這種需求帶來了雙重挑戰(zhàn)：開發(fā)一種讓醫(yī)生能夠查找和訪問相關信息的系統(tǒng)，同時允許跨醫(yī)療信息系統(tǒng)的互操作。

為了滿足這些需求，一些標準應運而生，它們采用了FAIR數(shù)據(jù)的原則，即在最少的人工干預下就可找到 （findable）、可訪問 （accessible）、可互操作 （interoperable） 和可重復使用 （reusable） 數(shù)據(jù)。例如，SNOMED CT是方便計算機處理的醫(yī)學代碼、術語、同義詞、檢查結果、癥狀、疾病、手術，器械等的集合，旨在提供一致的方式來索引、存儲、檢索和匯總醫(yī)學數(shù)據(jù)。同樣，LOINC是一個用于識別醫(yī)學實驗室觀察結果的數(shù)據(jù)庫和標準。

這些標準中的元數(shù)據(jù)要求使醫(yī)生不僅能夠訪問和使用數(shù)據(jù)，而且還可以跨數(shù)據(jù)集得出見解。NFDI4Health等項目將經(jīng)驗性健康數(shù)據(jù)（例如生物標志物）嵌入到疾病和病癥元數(shù)據(jù)中，隨后可以使用機器學習算法跨各種各樣的患者池對這些數(shù)據(jù)進行分析。即使是以前難以或不可能客觀診斷的疾病和病癥（例如精神病科的疾?。?，現(xiàn)在也在傳感器和機器學習算法的幫助下，放到了新的基于生物標志物的基礎上。

結論

患者的診斷準確性與醫(yī)生使用檢測儀器來增強感知的能力緊密相關。只有通過這樣的儀器，才能明確地定義距離，精確地測量體溫，瞬間識別肉眼不可見的物體和微生物。通過提供客觀數(shù)據(jù)、實現(xiàn)患者環(huán)境中的檢測以及整合患者數(shù)據(jù)和研究結果，醫(yī)用傳感器和人工智能正在徹底改變儀器診斷領域。

編輯：hfy