中山醫院：與患者同行，機器人能揪出走路中藏著的病

文/周霄 圖/復旦大學附屬中山醫院神經內科提供

智能步態分析機器人“小來”

“走路步子越邁越小，我究竟是怎么了”

70歲的王教授，退休后喜歡與夫人一起結伴旅行，但3 年疫情讓旅行計劃擱淺了。今年，社會生活恢復正常，當王教授準備重啟旅行計劃時，不料發現身體出了狀況：不敢邁步走路了，且步子越走越小。“這究竟是怎么回事？”

王教授去家附近醫院就診，醫生認為可能是帕金森病，但經過帕金森病對癥治療后，癥狀并沒有緩解。后經病友推薦，王教授找到了復旦大學附屬中山醫院神經內科主任醫師丁晶。

“我們有一個叫‘小來’的機器人，它可以通過觀察你的步態，幫助我們醫生分析背后的疾病原因。”丁晶主任說。“小來”是一個智能步態分析機器人，它通過觀察患者的走路姿勢，篩查出其背后可能存在的疾病，可以達到專家準確率的92%。跟隨王教授的步伐，“小來”邊走邊看，最終它的分析報告排除了帕金森病的步態，提示可能存在腦血管病變、阿爾茨海默病等其他腦部疾病。

接下來，丁主任讓王教授接受了“雙重任務測試”，讓患者邊走路邊完成計算。測試結果：王教授同時完成兩個任務的時候步速顯著減慢；丁主任判斷，王教授可能存在大腦額葉損傷的情況。下一步，王教授拍攝了腦部磁共振，結果顯示，腦額葉部位存在小血管梗塞，這才是行走問題的根源。通過對癥藥物治療以及積極的康復鍛煉，王教授的步子又可以邁開了，重新與老伴一起踏上了幸福旅程。

異常步態中，3/4與神經系統疾病相關

丁晶主任介紹說，研究證實，在異常的步態中，將近75%與神經系統疾病相關，25%與骨骼等疾病相關。不同的神經系統疾病有其各自特有的步態，比如腦梗死患者有偏癱步態；阿爾茨海默病患者有越走越慢等特點的步態；帕金森病患者既有蹣跚步態，也有邁不出去的凍結步態等。而如何對異常步態形成視覺化和數據化的評估，一直是醫生和科學家們在探索的研究熱點。中山醫院神經內科主導研發的智能步態評估機器人——“小來”，就是應對我國社會老齡化趨勢，避免老年人跌倒后致殘、致死的有益嘗試。

“其實，‘小來’還有一個姐妹機器人名叫‘小未’，它們在一起寓意‘未來’。”丁晶主任說，“小來”可以走來走去，跟蹤患者步伐；“小未”則位置固定，像是一個醫生工作站。小來、小未之所以能幫助醫生作出精準比對和篩選，是因為：一方面，它們擁有我國自主研發的強大的核心算法；另一方面，它們背后擁有來自科技部和全國多中心的3萬余名神經系統疾病患者步態姿勢照片作為數據來源的支持。