[发明专利]基于人工智能的脑刺激系统、方法、设备和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种基于人工智能的脑刺激系统、方法、设备和存储介质。该系统包括：多个脑刺激终端和云平台；云平台用于采用人工智能技术通过学习来自多个脑刺激终端的生理数据和心理状态评估参数，结合预设的各类疾病的诊断治疗模型生成多维度的心理大数据；脑刺激终端用于基于多维度的心理大数据采用人工智能技术对采集得到的目标对象的生理数据和心理状态评估参数进行分析，确定目标对象的精神状态，根据精神状态得到针对目标对象所需的脑刺激参数，并根据脑刺激参数对目标对象产生相应的无创伤性脑刺激。本发明实施例适用于普通人们维护精神健康和调节不良情绪，对一些严重的精神疾病至少具有提早预测、专业预防和及时干涉的作用。

技术领域

本发明实施例涉及医疗器械和智能产品技术，尤其涉及一种基于人工智能的脑刺激系统、方法、设备和存储介质。

背景技术

心理学研究表明，大多数人在人生不同阶段都会碰到不同程度的心理障碍或精神疾病问题。尤其在现代信息爆炸时代中，人们面临着来自工作和生活的种种压力，经常会感到紧张、焦虑和抑郁。很多人处于身心疲惫的亚健康状态，并导致危及精神健康的因素增加。近年来，社会上罹患抑郁症、自闭症、精神分裂症等严重精神疾病的机率在呈增加趋势。另外，随着全球人口的老龄化趋势，神经退行性疾病包括阿兹海默症和帕金森症也呈患者增多的趋势。这些跟神经系统相关的各种脑疾病，除了给病人带来巨大痛苦外，也给家庭和社会带来日益沉重的负担。

目前针对这些脑疾病，基本上缺少非常有效的治疗手段。传统上一般采用药物治疗的方法，然而，基于药物化学和基因遗传学的药物研究目前并没有取得明显的突破，难以找到真正有效且长期安全的药物，而且这方面研发成本巨大。对一些重大的神经系统疾病还采用外科手术治疗，但囿于对大脑及神经系统复杂性的有限认知，外科手术往往稍有不慎就造成不可预知的后果。近年来，随着健康大数据和人工智能技术的发展，人类的健康医疗问题有可能从一个全新的工程角度切入并找到更佳的解决方案。目前在治疗帕金森病、抑郁症、卒中等脑疾病方面，采用微创型脑刺激技术，比较成熟的具体包括经颅直接电刺激(transcranial direct current stimulation，简称：tDCS)、深脑电刺激(Deep brainstimulation，简称：DBS)和重复经颅磁刺激(repetitive transcranial magneticstimulation，简称：rTMS)等。另外，在医疗健康领域应用人工智能这一方面，目前大多是利用人工智能进行医疗诊断，例如Avalon AI公司通过人工智能检测脑部核磁共振图像，预测在未来患老年痴呆症的几率；Cognoa设计出一套AI软件，可用于儿童自闭症的早期筛查；以及刚刚在2018年2月份通过美国FDA认证的Embrace手环，应用于提早诊断癫痫的发作。

但是，上述技术产品均存在缺点，限制了它们更好地使用。在微创型脑刺激技术方面，tDCS由于电场存在扩散效应，使其在脑区的时空分辨率有限；DBS虽有一些不错的疗效，但也有不足，例如其具有一定的不可预知性，甚至会产生副作用，因为该刺激缺乏选择性和特异性，并且在许多情况下对治疗机理还不明确；光遗传学刺激虽然在动物实验上证明具有神经元特异性和选择性的明显优势，但其刺激装置长期植入脑部，会跟DBS一样引起免疫排斥及炎症反应，并使刺激效果逐渐减弱；rTMS则是由于磁场强度随着距离的增加很快衰减，因此诱发的电流基本上只能作用在大脑皮层上；超声刺激技术虽然几乎无创而且理论上可以深入到深脑区，但该技术刺激脑部核团的准确度和强度还有待进一步提高[Landhuis E,Nature 2017]。另一方面，人工智能技术在医疗健康领域的推广应用基本还处于不够成熟的发展中阶段，例如，Embrace手环虽然可以通过皮肤接触随时监测人体生理数据，并及时预报癫痫病人的病情发作，但是目前这类产品只是提供医学诊断的帮助，并没有进一步的干涉或治疗措施；以Woebot聊天机器人为典型代表的通过人机社交的方式来治疗心理疾病，虽然得到很多网友的支持，但是这种比较单一的认知行为疗法对于比较严重的心理和精神疾病的效果则比较一般；以英国Hertfordshire大学研发的社交机器人KASPAR为代表的社交机器人对自闭症儿童的康复训练治疗有一定的效果，但是目前的产品在智能设计和功能开发上还比较简单，需要进一步结合前沿的人工智能技术提高其康复治疗的效果。