編譯／潘楠慕

在美國，平均每四十秒就有一人中風，這個病症是該國的第三大死因，每年造成十四多萬人死亡，並造成數十萬人長期殘疾，給醫療系統帶來數十億的花費。

中風相當具致命性，並讓正常的人變得衰弱，其中之一的原因在於，中風並不好診斷，很難確切掌握它何時會發生。

據美國線上（AOL）旗下科技網站Techcrunch報導，一家新創公司在前Google首席執行長施密特（Eric Schmidt）和Yahoo創始人楊致遠（Jerry Yang）風險投資公司AME協助下，募得二百五十萬美元，利用人工智慧（AI）的力量，為診斷中風想出了一個的解決方案。

這間位於舊金山的創業公司名為Viz，由神經外科醫生曼西（Chris Mansi）創立，該公司運用AI來更快速地辨別中風的受害者，讓他們能迅速接受治療，如此不但能救回更多性命，同時也能省下數百萬美元的醫療花費。

曼西過去在國家神經學和神經外科醫院工作，他很早就相信運用AI能夠在初診時提供更快的協助，讓急診室的醫生更快判別疾病。對於分秒必爭的中風，如果第一時間能更快確診，那麼也能把握黃金時間更快進行治療，這其中的差異之大，可能意味著死亡、終身殘疾或是復健重回正常生活。

曼西在史丹福大學攻讀MBA時，遇到了志同道合的葛蘭（David Golan），因此創立了Viz，此後就一直在開發AI幫助醫學診斷的技術，Viz從神經的狀態著手，部分是因為這是曼西最熟知的領域。

曼西表示，就算是專業的醫生也很難從掃描結果中找出異象，世界上受過良好訓練的神經科學家有限，Viz的人工智慧運用機器學習來辨識，利用這項工具，全世界的醫生對這些診斷知識也能觸手可及。

中風每經過十五分鐘未經治療，對病人的影響有如天差地別，可能從能夠恢復正常走路，變成生活需要別人幫忙照顧。曼西表示，美國花了七百四十億美元在中風患者的醫保支出，如果能及早發現和治療，省下的醫療花費將相當可觀。每一百名中風患者中，只有三人獲得適當治療，如果中風的症狀沒有被診斷出來，那麼也就無法給予正確的治療。

BE FAST 教你判別中風症狀

要如何辨別中風症狀呢？美國賓州大學官網報導，過去較為熟知的口訣是F.A.S.T這個縮寫，不過最近有了最新的版本叫做BE FAST，其中多加了兩項特徵，幫助在判別中風上能更加掌握。過去的FAST大約能幫助人們判別95%的中風症狀，不過如果是少數發生在後腦部分的中風，我們就需要BE這兩個步驟幫助辨別。

FAST共分4個步驟，首先是F臉部下垂（Face dropping），觀察微笑露齒的臉部兩邊肌肉是否對稱，有無歪斜；二是A手臂下垂（Arm weakness），雙臂平舉與身體呈90度，看有無垂落狀況；三是S說話困難（Speech），即說話有無口齒不清；發現有符合上述單項或多項情況，要趕緊T（Telephone）打電話給119送醫。

賓州密爾頓赫爾希醫學中心的腦中風管理師莫莉森（Kathy Morrison）表示，FAST是缺血性腦中風常見的徵狀，但如果是掌管平衡和視力的後腦區域出現問題時，必須觀察病人是否有B失去平衡（Balance loss），以及E視力改變（Eyesight changes），新的BE FAST一詞在腦中風判別上更趨全面。

該中心負責腦中風的護理師里查森（Alicia Richardson）表示，和過去舊的字詞相比，新增的定義能夠幫忙多確診10%案例。

新科技幫助確認腦瘤軟硬 術前準備更周全

七十四歲的鮑威爾（Helen Powell）說，倒下後反而撿回一命並不常見，她在電腦斷層掃描後後發現腦部有腫瘤。幸運的是，鮑威爾在梅奧醫院用了世界最先進的技術進行手術，鮑威爾術後已經恢復到正常生活。

據ScienceDaily網站報導，運用腦磁共振成像（MRE）可顯示出腫瘤牢固性，新的切片介面影像進一步顯示了腫瘤是如何和正常腦組織附著，在手術進行之前運用這項科技，能夠發現腫瘤是否柔軟、可輕易摘除，或者是堅硬的質地，如此手術將更具挑戰性和費時。

梅奧醫院的醫師坎貝爾（Jamie Van Gompel）表示，這項技術有助於術前準備，避免在術中出現意外。一旦進行手術，如果發現腫瘤沾附的情況更嚴重，可能會比原先規畫花上更多時間處理，讓整個手術的風險也跟著提高。現在有了切片介面的影像，外科醫師可以根據資料規畫出適當的術程和方法。

這項研究在磁振成像期刊上發表，確證了新技術的成果。該研究的二十五名受試者中，有十六名患者的腫瘤能夠容易切除；九個患者腫瘤有沾黏的現象，六個患者的腫瘤則是和正常組織呈現浸潤。醫生們發現，這個新的成像技術能夠對對腫瘤做出術前精確的評估，在規畫手術上是一項無價的工具。

協助開發成像技術的放射科醫師霍斯頓（John Huston III）說，這個新技術讓外科醫師能在處理癌變區域和正常組織間有更多的資訊做判斷。如果腫瘤較為柔軟，有時可以直接吸出，如果很堅硬的話，可能就需要靠超音波震盪。過去還沒有這項技術時，如果術中出現預料之外的狀況時，很有可能之後還需要二度手術。

準確度高達97% Apple Watch可偵測心律不整

根據舊金山加州大學（UCSF）和使用心頻測量應用程式公司Cardiogram的研究發現，Apple Watch在檢測一般常見的心律不整時，如果搭配人工智慧演算法，準確率高達百分之九十七。

UCSF的Health eHear計畫共有六千一百五十八人參與， 多數人的心電圖（EKG）讀數都屬正常。然而，其中二百例被診斷出心房纖維顫動（atrial fibrillation）。工程師因此培育了一個深層神經網路，用來判別這些異常的心律。

Cardiogram在二○一六年開始與UCSF進行研究，觀察Apple Watch是否可以檢測到即將發生的中風。據Cardiogram共同創辦人巴林哲和Health eHear計畫的資料顯示，約四分之一的中風可能由心律不整引發。

Cardiogram使用深層神經網路，對五十一名接受院內心律調復術的患者加以檢測，發現這套系統偵測心臟不規則活動的準確性高達百分之九十七。

目前為止，這項研究仍屬於初步演算法進行的研究，但它有望在未來協助判斷病預防。巴林哲表示，心律不整的常見狀況之一是心房顫動，大約與百分之二十五的中風相關。一旦及早察覺，只要使用相對較低價的藥物即可預防這種類型的中風。

愈來愈多人，包括中風高危險群的高齡者，正開始使用Fitbit或Apple Watch等穿戴式裝置。也因此，善用這些裝置，將它作為心頻監測儀，有助拯救許多人的生命。

另外，攜帶式EKG判讀器在過去幾年也有長足的進步，例如AliveCo公司的卡片式心電圖監護儀，可以貼在智慧手機背面，隨時隨地守護使用者。隨著技術進步，這類產品的功能將更強大，價格也可望持續降低，是所有可能面臨心臟問題人士的福音。

卡通取代麻醉 幼童患者福音

罹患癌症是相當沉重的消息，尤其是對幼兒來說。根據非營利組織CureSearch資料，全球每天約有四十三名兒童被診斷出罹患某種癌症。為了使治療不那麼令人恐懼，研究人員認為可以用電影取代全身麻醉。

比利時聖呂克大學醫院的科學家們，針對這個議題發表研究成果。參與研究的醫師在治療過程中，在放射治療儀器內使用投影機播放卡通，而非進行全身麻醉。他們表示：「孩子們在治療過程中必須保持靜止，通常就是得進行全身麻醉。這也代表，他們必須在治療前保持空腹六個小時。」

研究團隊希望以觀看卡通或喜愛影片的方式，讓孩子們保持不動，如此一來即可免去麻醉。測試結果顯示，原本約有百分之八十三的兒童需要進行全身麻醉，但播放卡通影片後，只有百分之三十三的患者需要。

研究人員指出：「現在我們的診所裡，影片幾乎完全取代了麻醉，也因此減少了療程所需時間，大大減輕這些年輕患者和家屬的壓力。」

仍在發育中的兒通是否該接受麻醉，已引發諸多關切。美國食品藥物管理局（FDA）指出，一些研究已顯示，麻醉可能持續影響年齡較小患者的學習和行為能力。

也因此，如果能透過其他方式免去麻醉的副作用，同時又能完成治療，不管對任何年齡層的患者來說，絕對是好消息。