文 | 李娜娜 海若鏡
腦電，是解析、診斷、治療腦功能疾病的重要工具。腦電圖是診斷癲癇、睡眠障礙等神經系統疾病的金標準，在情緒障礙、認知功能障礙和兒童發育障礙等腦疾病的診斷中也發揮重要作用。但目前腦電解析卻面臨著人工讀圖效率低、成熟的讀圖醫師稀缺等現實問題，導致臨床需求無法被滿足。
依托清華大學神經工程實驗室在神經科學和腦機解碼領域的技術和經驗積累，靈犀醫學於2019年創立，如今已建立以百萬病例EEG數據為基礎的腦功能數據庫。基於超大規模人體大腦數據訓練神經動力學大模型，靈犀醫學打造了針對癲癇、抑郁癥、阿爾茲海默癥等腦疾病的AI精準診斷和治療平台。
依托海量數據，構建數碼大腦模型
靈犀醫學誕生於清華神經工程實驗室，由洪波、魯白和張宏江三位科學家發起建立：清華大學醫學院洪波教授、藥學院魯白教授分別是國際著名的神經工程學家和神經科學家；美國國家工程院院士張宏江教授，則是國際人工智能領域頂尖科學家。2014-2019年間，靈犀醫學創始人兼CEO閆宇翔就讀於清華大學生物醫學工程系博士，與導師洪波共同從事腦機介面相關研究。
「博士期間我的所有實驗研究都是在醫院開展的，在與醫生的臨床合作中，積累了一套解決臨床實際問題的分析方法，當時主要透過解析腦電、影像等數據，進行腦疾病的病竈辨識、功能腦區定位。」閆宇翔對36氪表示，在這個過程中，他了解到臨床醫生在腦電圖讀圖、診斷領域裏的需求和痛點：
首先，腦電圖波形復雜，難以量化，讀圖、診斷依賴醫生經驗。但具備資深腦電圖診斷能力的臨床醫生僅有幾百人，且依靠醫生主觀判斷的腦電圖報告難以統一標準，誤診、漏診率高。加上人力讀圖效率有限，出具報告的時間通常在1-2個小時，醫院難以快速、高效地完成腦疾病患者的診斷。
第二，腦電器材和檢測套用場景有限。目前主要套用於神經系統疾病的臨床診斷，尚未套用於阿爾茲海默癥、抑郁癥、自閉癥等高發腦疾病的臨床檢測。再者，由於器材龐大、操作復雜和采集準備時間長等原因，腦電圖難以套用於醫院外場景的體檢、健康檢測等。
於是，閆宇翔在三位科學家支持下，組建了由神經科學專家、人工智能專家構成的創始團隊。利用大規模的腦電等數據，進行神經動力學架構的腦功能大模型訓練，以建設癲癇、抑郁、阿爾茨海默病、兒童發育障礙等腦疾病的精準診斷和精準治療平台，並探索大腦高級功能在數學模型中的表征形式，構建人類的數碼大腦。
數碼大腦的構建意味著需要大規模的人腦數據集進行訓練。靈犀醫學自2019年開始，與全國二十余省市、數百家大型綜合醫院的神經內科、神經外科、精神科、兒科、呼吸睡眠科、重癥監護室等科室共同發起人腦大數據多中心研究專案，累計收集了100萬例臨床腦功能數據，包括檢查者的大腦結構、功能、病史、診斷用藥、行為影片、遺傳學等資訊。在各合作醫院所擁有的超過100萬例腦功能數據基礎上，靈犀雲構建了基於神經動力學內核的大規模腦功能數據庫。2020年，靈犀醫學與北京智源人工智能研究院合作建立疾病腦電智能技術創新中心，基於超大規模數據訓練數碼大腦預訓練模型，從而實作人類復雜的腦功能活動在高維隱藏空間中的特征抽象，與此同時，進一步了解和評估大腦疾病的產生機制。
EEG腦電是臨床上最常見的腦功能檢查技術。基於數碼大腦預訓練模型和使用精細標註數據的模型調優，靈犀醫學首先打造出EEG腦功能快速檢測和評估平台，實作覆蓋多場景、常見腦疾病的定量診斷評估。該器材和演算法能夠實作醫療級AI檢測，適用於神經、情緒、認知、發育等多種類別的腦疾病評估診斷，打破傳統依賴醫生人工出具讀圖報告的方式，可即時出具醫療級檢查報告。
此外，靈犀醫學打造的便攜腦電器材克服了傳統的套用場景有限的阻礙，突出了便攜性、操作簡單等特點，腦功能檢查時間縮短到5分鐘，使其可套用於各級醫療、健康機構，以及未來的家用腦健康檢測場景。
癲癇、抑郁等腦疾病的精準診斷套用
現階段，靈犀醫學數碼大腦模型和腦疾病診斷、治療平台能夠面向四類腦疾病的診治：神經系統疾病（如癲癇、睡眠障礙）、情緒障礙（如抑郁癥、雙相情感障礙）、認知功能障礙（如阿爾茨海默癥）、兒童發育障礙（如語言、運動發育遲緩）等。
靈犀醫學研發的癲癇腦電AI診斷系統，利用數碼大腦模型監控腦功能活動，獲知異常腦功能活動的位置、類別、嚴重程度，自動生成客製化腦電圖報告，實作人體腦電的人工智能化診斷，提升傳統依靠醫生人工讀圖產出報告的效率和精準度。目前靈犀醫學正在進行全國首個腦電人工智能輔助診斷的第三類醫療器械註冊申請，並在多家中心開展臨床試驗，預計於2024年獲批。
「我們目前已經完成了癲癇和抑郁癥的兩類疾病的科研臨床研究。」閆宇翔介紹道，癲癇的科研臨床在12家研究中心采集了2400例數據,對於人體腦電中癲癇異常辨識、病竈定位、定量統計，敏感性和特異性分別達到了91%和86%。
在抑郁癥的診療上，閆宇翔表示：「靈犀醫學目前主要在兩個方面發力，一是抑郁癥風險的評估、用藥效果評估，二是抑郁/雙相情感障礙鑒別診斷。」靈犀醫學數碼大腦模型能夠客觀篩查檢查者的抑郁風險程度，將患者的抑郁程度和病情進展量化後進行評估，協助精神科醫生完成診斷。在這個過程中，靈犀醫學數碼大腦模型對於抑郁、雙相情感障礙的分類準確率能夠達到93%。目前，靈犀醫學正進行全國首個抑郁癥人工智能診斷三類證的註冊申請和臨床試驗。
除了診斷外，靈犀醫學的器材與演算法也正套用於「新藥研發」場景。其開展了全國首個AI賦能腦疾病新藥臨床研究專案，「我們幫藥廠做的第一件事情就是入組病人的篩選。」閆宇翔介紹道，透過分析患者的腦電訊號，進而判斷其腦功能異常活動與靶向藥物治療是否匹配，篩選掉藥物可能不會起效的患者，精準選擇入組病人，提高藥物臨床試驗的成功率。
據了解，在腦疾病新藥的研發過程中，靈犀醫學使用EEG biomarker進行新藥臨床前試病人入組標準的研究，篩選符合臨床試驗的患者人群，目前已經為118例計劃入組病人提供數碼大腦建模評估服務，將藥物的有效率從50%提升到了87%。此外，作為試驗性臨床終點使用EEG數碼生物標記物快速評估患者用藥效果，從而加速新藥研發過程。「患者服藥後首先會引起神經遞質、神經環路的變化，這些變化首先影響腦功能、腦網絡連線的改變，再反映到患者的認知反應、情緒表達上。」閆宇翔表示，相對於行為學的表征，腦電數據更加敏感，更能體現藥物的有效性，這就是目前靈犀醫學與藥廠合作的第二個方面，透過用藥過程中的腦電數據監測，協助藥廠更加客觀地進行藥物臨床試驗評價。
此前，靈犀醫學已經完成天使輪、Pre-A輪融資，智能腦電讀圖系統已獲得醫療器械⼆類註冊證。現階段，靈犀醫學正在進行A輪融資，支持其癲癇、抑郁癥和阿爾茨海默癥診斷三類註冊證的臨床研究和新產品研發。
