临床听力学技术专业沙龙｜杜一：机器学习在BPPV的最新进展

随着4G、5G时代的到来，远程医疗和电子病例的建设得到了全新的推动力。更加重要的是，这一进展也激发了医学科普的发展，并在一定程度上推动了医疗行业的创新。如今，我们进入了人工智能时代，面临的机遇和挑战比任何时候都多。在这个环境下，机器学习的研究和应用更是繁荣发展，尤其在BPPV研究领域的进展尤为突出。

机器学习的基础理解

机器学习并非一个高不可攀的概念，而是一个能够揭示规律、进行预测的有效工具。它的运用效果往往取决于数据的质量和数量，以及在医学领域的具体应用中，数据标注是否经过了专家的审核和干预。机器学习的核心是从海量数据中归纳出适用于各种不同实际场景的基本规则。这种规则在临床实践中同样适用，例如，BPPV的诊断过程中，就包含了一些通用的决策逻辑。

BPPV的发展逻辑

自1969年Schuknecht提出了嵴顶耳石学说以来，BPPV的治疗方法在不断进化。从1980年Brandt提出的家庭康复方法，到1988年Semont针对后管BPPV的复位方法，再到1979年提出的管石症机理和1980年Epley的复位方法发明，以及1985年针对水平半规管的复位方法的提出，BPPV的治疗过程可以说是在不断地向着“由难到易”的方向发展。其实早在1597年，民间就已经有了针对BPPV的复位方法，这些都揭示了BPPV的医学研究也存在着其底层逻辑。

机器学习的方法

机器学习是一个不断优化的过程，涵盖了数据表示、评估和优化等多个步骤。在临床研究的应用中，这个过程通常包括收集病例、确定参数、进行探索性数据分析、选择机器学习模型、评估模型，并对其进行持续优化。在这个过程中，数据预处理、探索性数据分析、模型选择和训练以及模型在临床实践中的解释性，是几个关键步骤。

机器学习在BPPV研究中的具体应用

场景一：数据驱动的临床决策

临床决策依赖于大量的患者数据。例如，我们的一项为期7年的大数据研究针对5883例BPPV患者的数据进行了大数据分析。从数据中发现，女性比男性的患病比例高出近一倍，而最高发病年龄则在50-59岁。此外，后半规管BPPV的发病率最高，达64.6%，其次是水平半规管BPPV，占比为30.9%。这些数据可帮助更准确地定位患侧。

场景二：疾病分类

机器学习在疾病分类中也发挥着重要作用。例如，有研究采用机器学习方法对BPPV、MD、VM和VP进行了分类，并得到了令人满意的结果，这显示了机器学习在临床应用中的潜力。另外，利用机器学习模型和步态参数，也可成功地区分BPPV患者和健康人群，且具有较高的准确性。

场景三： 疾病程度预测

机器学习还可以帮助预测疾病的程度。基于机器学习方法和临床参数（如体征参数与前庭功能结果等），可预测前庭功能障碍引起的姿势不稳。在这其中，前庭功能、肌肉力量和平衡能力是预测姿势不稳的最重要的特征。这种预测可以帮助BPPV患者的诊断和改善治疗效果。

场景四： 疾病自动诊断

最后，机器学习还可用于疾病的自动诊断。一项基于深度学习的诊断决策系统的有效性已经通过与人类专家的诊断结果比较得到验证。这种系统的准确性和可靠性证明了它可以作为医生诊断良性眩晕的有效工具。

为便于行业同仁持续学习，该系列课程已上线北京听力协会线上教学平台“听力学院”，扫描下方二维码即可查看本次沙龙直播回放内容。

扫描上方二维码

查看沙龙直播回放

作者/文字整理：杜一

(解放军总医院耳鼻咽喉头颈外科医学部）

编辑：洪昊辰

排版：洪昊辰

「行业报告」

ChinaTark2020、行业零售报告

「案例沙龙」

征文征稿、沙龙回顾

「小儿听力学」

调研问卷

「临床听力师」

沙龙资讯、沙龙回顾

「技术论坛」

论坛资讯、论坛回顾

「合作联系」

商务合作及转载联系