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人工智能在眩晕领域的应用展望摘要：伴随着我国科技水平的发展，人工智能技术在医学领域有了很大进步。将人工智能技术应用于眩晕疾病的诊断不仅可以节约医疗资源，还能及时诊治眩晕。因此，本文通过概述眩晕疾病人工智能专家诊疗系统“Vertigo”“ONE”和其他人工智能方法，分析人工智能技术在眩晕诊断领域的应用进展，总结多种人工智能方法应用于眩晕疾病的优点和缺点，并对人工智能技术在眩晕疾病诊疗中的发展前景进行了展望。关键词：人工智能；眩晕领域；应用展望引言人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。头晕和眩晕是临床上最常见的症状之一，影响了１５％～３５％的人群某一时间段内的生活，眩晕及其伴随症状严重影响个人的生活和工作，并且可能导致焦虑、抑郁等精神问题的发生，严重的中枢性眩晕甚至危及患者生命。眩晕涉及多系统、多部位，极大多数眩晕的病因都不清楚，目前辅助检查的特异性不强，定位不够精准以及医生认识不足，其诊断多是在排除了其他可能的原因后基于临床症状和体征的组合所做出的临床诊断。人工智能在眩晕领域内的应用，能在一定程度上辅助临床医生的诊断，提高诊治水平和减少眩晕疾病的危害。１９９０年报道通过人工智能方法和ＰＲＯＬＯＧ语言编制了一个计算机辅助诊断的专家系统，分别对人工智能在眩晕病因鉴别诊断中的应用、眩晕疾病专家系统进行了综述。本文进一步展望人工智能在电子病历（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｍｅｄｉ－ｃａｌｒｅｃｏｒｄｓ，ＥＭＲ）系统、临床研究等方面的应用。1眩晕病因鉴别诊断的复杂性眩晕是指人体的空间定向障碍和平衡功能失调所导致的一种运动性幻觉，是最为常见的主诉之一，在普通人群中的患病率可达２０％～３０％。眩晕在老年人群中的发病率高达６０％以上，这些老年患者往往同时伴发高血压、冠心病、脑血管病等，眩晕的发作往往可引发患者基础疾病的恶化，严重影响其生活质量。而且，眩晕还常常伴随平衡功能障碍，可引发跌倒等危害健康的严重后果。在美国，意外跌倒是导致老年人外伤相关性死亡的主要原因，每年约有１３０００老年人死于此，而有眩晕发作病史人群的跌倒发生率比平衡功能正常者高１２倍。临床中，眩晕的诊断过程分３步进行，即定位、定性、定疾病。首先确定患者是否为眩晕，确定引发眩晕的病变部位在外周还是中枢；其次鉴别病变性质，如感染性、血管性等；最后确定疾病种类，如梅尼埃病等。眩晕诊断中需要医生详细询问病史和详细体检，即使这样，还有３０％左右的患者，临床医生不能对其进行明确诊断。有文献报告某些眩晕患者在明确诊断之前可能需要找５个以上的医生进行咨询才能最终确诊。对一些罕见的引发眩晕的疾病，即使具有丰富经验的专科医生也常常发生误诊或漏诊，常有“患者眩晕，医生头晕”的说法。可引起眩晕的疾病种类很多，涉及多个临床科室，眩晕患者的就诊常常分散在社区诊所、急诊科、耳鼻咽喉头颈外科、神经内科、神经外科、普通内科、骨科等多个学科。眩晕病因跨越多个学科，在眩晕的诊断和鉴别诊断中存在较多问题，比如全科医生的专科知识不够，专科医生的全科理念不足，造成了眩晕分诊、分治的现状。而且眩晕病因涉及多系统、多部位，辅助检查针对性不强，定位不够精确，容易造成反复检查。良性阵发性位置性眩晕（ＢＰＰＶ）是导致眩晕最常见的病因，约占引发眩晕发作的１／３，其典型特点是诊断困难、治疗相对容易，手法复位治疗效果明显，缓解率可达９０％以上，但由于大多数医生对其认识不够，以及体位试验具有一定的繁琐性，给ＢＰＰＶ的诊断带来困难。而最主要的难点在于与其他可导致眩晕的疾病鉴别，如果将ＢＰＰＶ从其他眩晕病因中鉴别确诊出来，可减少不必要的检查和治疗，具有重要的临床和经济价值。2人工智能助力眩晕疾病的临床研究人工智能助力前庭疾病分类和ＥＭＲ数据结构化。我们曾通过回顾病历对急性前庭综合征进行人工分类，当病例数达到千例以上时，人工疾病的分类方法已无法实现。病历中的症状学和体征数据同样也需要通过人工智能使急性前庭综合征病史各项指标以表格形式呈现并进行分析，这将极大节约时间，提高效率。病历报告表（ｃａｓｅｒｅｐｏｒｔｆｏｒｍ，ＣＲＦ）可以由ＥＭＲ系统自动输入。ＣＲＦ是临床试验中临床资料的记录方式，用以记录所有受试者在试验过程中的数据。常规的输入方法为手工填写，其缺点为耗时、易出错、需要再次转换电子表格等。吴硕琳等报道将ＣＲＦ表格内容与ＥＭＲ系统相结合，实现ＣＲＦ表格自动生成，极大地节约了人力成本，避免了填写纸质或电子ＣＲＦ表格的误录问题，通过系统各功能模块与医院现有ＨＩＳ、ＬＩＳ、ＰＡＣＳ等系统的整合，可以从医院现有信息系统中自动采集研究所需要的数据，这种输入方法使数据收集完整、及时、规范，同时大大节约了人力和物力。ＣＲＦ由ＥＭＲ系统直接录入的方式在眩晕疾病临床研究中尚未报道，但这将是未来ＣＲＦ表格的先进输