根据一项新的研究，分析婴儿运动片段的尖端技术可以帮助加快脑瘫的检测。
这项由默多克儿童研究所(MCRI)领导并发表在《公共科学图书馆数字健康》上的研究发现，人工智能技术可以通过父母提交的智能手机视频准确跟踪婴儿的动作。在76%的病例中，成功检测到异常或缺失的运动，类似于经验丰富的临床医生的评估。
在这项研究中，研究人员检查了484个视频，涉及327名年龄在12到18周之间的婴儿。这些视频是在Baby Moves应用程序上拍摄的，视频中宝宝们仰卧着做着自发的动作。
这项人工智能技术检测了41名婴儿的异常运动，作为脑瘫潜在风险的衡量标准。
MCRI的Elyse Passmore博士说，这项技术将改变早期发现脑瘫的游戏规则，特别是对于大城市以外无法获得面对面服务的家庭。
图片来源:Elyse Passmore博士
她说:“脑瘫是儿童时期身体残疾的最常见原因，虽然早期诊断至关重要，但并非所有家庭都能获得低成本的筛查工具。”
“在检测脑瘫的细微早期迹象时，这项技术能够显示出人类水平的准确性，这将有助于及时诊断和治疗。”
除了脑瘫的风险外，研究发现，运动模式异常的婴儿在两岁时也更有可能出现认知迟缓和运动困难，无论他们是早产还是足月出生。
Baby Moves应用后来被整合到另一款应用GenV & Me中。这是“维多利亚一代”(GenV)研究的一部分，这是一个长期项目，衡量10万维多利亚人从婴儿到成年的各个方面的健康状况。
加雷思·鲍尔博士说，通过这次合作，又捕获了4000个婴儿运动视频。
图片来源:Gareth Ball博士
他说:“我们的人工智能技术将使分析这种规模的大量数据集成为可能，这将增加通过GenV收集的长期数据。”
墨尔本大学和皇家儿童医院(RCH)的研究人员也参与了这项研究。参与这项研究的家庭是维多利亚婴儿合作研究(VIBeS)的一部分，这是一项对极度早产婴儿的纵向研究。
参与其他MCRI研究的家庭仍然可以使用Baby Moves应用程序，可以通过Google Play Store和Apple Store下载。
*本通讯的内容是MCRI的唯一责任，并不反映NHMRC的观点。
发表:E. Passmore, A. L. Kwong, S. Greenstein, J. E. Olsen, A. L. Eeles, J. L. Y. Cheong, A. J. Spittle和G. Ball“智能手机视频中异常婴儿运动的自动识别”，PLOS数字健康，10.1371/journal.pdig.0000432
资助:
该研究得到了默多克儿童研究所(临床科学家奖学金)、丽贝卡·L·库珀医学研究基金会(PG2019421 to GB)、国家卫生和医学研究委员会研究员资助(1194497 to GB;(2016390)， NVIDIA公司硬件资助计划和皇家儿童医院基金会。
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