App ser på din elev til at registrere rystelser

En smartphone app kan registrere hjernerystelse og andre hjerneskader i området, enten på sidelinjen af en sports spil, på slagmarken, eller i hjemmet hos ældre voksne er tilbøjelige til at falde.,

appen, kaldet PupilScreen, kan registrere ændringer i en elevs reaktion på lys ved hjælp af en smartphones videokamera og dybe læringsværktøjer—en type kunstig intelligens—der kan kvantificere ændringer, der er umærkelige for det menneskelige øje.

Denne pupillary lys refleks har længe været anvendt til at vurdere, om en patient har alvorlig traumatisk hjerneskade, og nyere forskning finder, at det kan være nyttigt at opdage mildere hjernerystelse—åbner op for en helt ny mulighed for screening.

teamet af computerforskere, elektroingeniører og medicinske forskere har vist, at PupilScreen kan bruges til at opdage tilfælde af betydelig traumatisk hjerneskade.,

en bredere klinisk undersøgelse i efteråret vil sætte PupilScreen i hænderne på trænere, akutmedicinske teknikere, læger og andre til at indsamle flere data om, hvilke pupillærresponsegenskaber der er mest nyttige til at bestemme tvetydige tilfælde af hjernerystelse. Forskerne håber at frigive en kommercielt tilgængelig version af PupilScreen inden for to år.,

‘En game-changer’

“at Have et objektivt mål som en træner eller forælder eller nogen på sidelinjen af et spil, som kunne bruges til at screene for hjernerystelse, vil det i sandhed være et spil-changer,” siger Shwetak Patel, som er professor i datalogi & engineering og for electrical engineering på University of Washington.

” lige nu er de bedste screeningprotokoller, vi har, stadig subjektive, og en spiller, der virkelig ønsker at komme tilbage på banen, kan finde måder at spille systemet på,” siger han.,

som beskrevet i et papir præsenteret September., 13 ved Ubicomp 2017 kan PupilScreen vurdere en patients pupillærlysrefleks næsten såvel som et pupilometer, en dyr og sjældent brugt maskine, der kun findes på hospitaler. Den bruger smartphoneens flash til at stimulere patientens øjne og videokameraet til at optage en video på tre sekunder.

videoen behandles ved hjælp af dybe læringsalgoritmer, der kan bestemme, hvilke pi .els der hører til eleven i hver videoramme og måle ændringerne i elevstørrelse på tværs af disse rammer.,

i en lille pilotundersøgelse, der kombinerede 48 resultater fra patienter med traumatisk hjerneskade og fra raske mennesker, var klinikere i stand til at diagnosticere hjerneskaderne med næsten perfekt nøjagtighed ved hjælp af appens output alene.

Objektiv vurdering

I amatør sport i dag, selv den bedste praksis, der trænere eller forældre, brug, hvis en atlet er mistænkt for en hjernerystelse under et spil—spørger dem, hvor de er, for at gentage en liste af ord, balancing, at røre en finger til deres næse—, som hovedsagelig består af en subjektiv vurdering.,

“…vi tror, at denne enhed vil give alle fra Lidt Liga trænere til NFL læger til skadestuen læger til hurtigt at opdage og triage kvæstelser i hovedet.”

i modsætning hertil sigter PupilScreen at generere objektive og klinisk relevante data, som enhver på sidelinjen kunne bruge til at afgøre, om en spiller skal vurderes yderligere for hjernerystelse eller anden hjerneskade.

de amerikanske centre for sygdomsbekæmpelse og forebyggelse estimerer omkring halvdelen af de 3.,8 millioner hjernerystelser om året i USA fra rekreative sportsskader alene går stadig udiagnostiseret, hvilket sætter millioner af unge spillere og voksne i fare for fremtidig hovedskade og permanente kognitive underskud.

historisk set har der ikke været nogen sikker måde at diagnosticere hjernerystelse på—selv i nødrummet, siger medforfatter Lynn McGrath, en bosiddende læge i neurologisk kirurgi afdeling på universitetet. Læger kører normalt test for at udelukke værste tilfælde som en hjerneblødning eller kraniebrud. Når mere alvorlige hovedskader er udelukket, kan der foretages en diagnose af hjernerystelse.,

medicinske fagfolk har længe brugt pupillærlysrefleksen—normalt i form af en penlight—test, hvor de skinner et lys i en patients øjne-for at vurdere alvorlige former for hjerneskade. Men en voksende mængde medicinsk forskning har for nylig fundet, at mere subtile ændringer i elevernes respons kan være nyttige til at opdage mildere hjernerystelser.

hjernesygdom fundet hos 110 af 111 afdøde NFL-spillere

“PupilScreen sigter mod at udfylde dette hul ved at give os den første evne til at måle en objektiv biomarkør for hjernerystelse i marken,” siger McGrath., “Efter yderligere test tror vi, at denne enhed vil give alle fra Little League trænere til NFL læger til emergency department læger til hurtigt at opdage og triage hovedskade.”

ser frem til udfordringer

mens forskerteamet oprindeligt testede PupilScreen med en 3D-trykt boks for at kontrollere øjets eksponering for lys, træner forskere nu deres maskinindlæringsneurale netværk for at producere lignende resultater med smartphone-kameraet alene.

“visionen, vi skyder for, er at have nogen, der blot holder telefonen op og bruger blit .en., Vi ønsker, at enhver forælder, coach, plejeperson eller EMT, der er bekymret for en hjerneskade, skal kunne bruge den på stedet uden at have brug for ekstra hard .are,” siger hovedforfatter ale.Mariakakis, en doktorand i datalogi & teknik.

en af udfordringerne i udviklingen af PupilScreen involverede træning af maskinindlæringsværktøjerne til at skelne mellem øjets pupil og iris, som involverede annotation af omkring 4.000 billeder af øjne for hånd., En computer har fordelen ved at være i stand til at kvantificere subtile ændringer i den pupillære lysrefleks, som det menneskelige øje ikke kan opfatte.

“i Stedet for at designe en algoritme til at løse det konkrete problem med at måle elevernes reaktion, er vi flyttet til en maskine tilgang til læring—indsamling af en masse data og skrive en algoritme, der tillod computeren til at lære om sig selv,” siger medforfatter Jacob Baudin, en medicinstuderende og ph.d. – studerende i fysiologi og biofysik.,

AI kan registrere atletens hjernerystelse år senere

PupilScreen-forskerne arbejder i øjeblikket på at identificere partnere, der er interesseret i at gennemføre yderligere feltundersøgelser af appen, som de forventer at begynde i Oktober.

National Science Foundation, Researchashington Research Foundation og Ama .on Catalyst finansierede projektet.