AI眼动数字生物标记物，为5亿家庭打造脑健康“温度计”

2023年6月5日，苹果发布了新产品Vision Pro，首席执行官Tim Cook宣称：“Apple Vision Pro将引领我们进入空间计算时代。”而这款新产品中，备受瞩目的技术之一便是眼球追踪技术——这项技术革新了人机交互模式。

这项技术并不是科技界的专利，在临床上也早已得到了应用。

2019年，《Aging》上刊登了拉夫堡大学的研究者使用眼动的反向眼跳任务（AST）对MCI患者的眼动表现进行了研究。这项研究为“在痴呆评估中眼动追踪是一种有用的诊断性生物标志物”提供了进一步的支持。一时间，眼动追踪技术在脑病诊断上的应用成为了科研人员追逐的热点方向。

法国Grenoble INP神经认知科学硕士毕业的叶剑锋一直关注知症诊疗方向。多年科研与临床经验让他认识到，阿尔兹海默病（AD）患者的早筛诊断工作还未能得到大范围普及，其主要原因是目前的AD早筛还存在一定的操作门槛。

在反复考量后，叶剑锋决定以眼动追踪技术为基础，设计一款精准、易推广的认知障碍早筛设备。于是，他联合MIT、剑桥等顶尖学术机构的神经科学领域人才和AD服务领域的知名专家，在2020年，共同成立了专注脑病诊疗的织生科技。

织生科技成立之初，叶剑锋便将解决阿尔兹海默病（Alzheimer's Disease, AD）的早期诊疗难点作为主要方向。他解释说，“这既是为了解决临床痛点，同时也为了坚持自己的初心。”

于己，AD患者家庭的辛酸一直是叶剑锋心中的一块瘢痕。

2015年至2018年期间，叶剑锋在法国Grenoble INP攻读神经认知科学硕士学位，专注于大脑视听觉通路的交互机制研究。2018年，他在格勒诺布儿大学医院（CHU Grenoble）完成了一项临床科研项目，即通过屏幕轨迹追踪技术区分不同类型的帕金森病患者。

CHU Grenoble是全球最早应用深度脑刺激（Deep Brain Stimulation, DBS）治疗帕金森病的医院之一，拥有丰富的技术和经验。但即便如此，他们仍存在因误诊导致DBS术后无效的案例。因此，叶剑锋的研究方向是通过结合人工智能技术，通过捕捉患者的客观行为数据，构建用于区分不同类型帕金森病患者的算法模型，以实现更准确的诊断。这一临床研究项目叶为他树立了技术临床科研转化的理念和经验。

在CHU Grenoble，他见识到了许多结合人工智能筛查、诊断神经系统疾病的新技术，为后续发展眼动追踪技术争端AD打下了基础。同时也看见了AD患者家庭的辛酸。

一位女士的故事一直让他记到了现在。这位女士的母亲是一位AD患者，考虑到法国医疗水平略胜一筹，以及照顾母亲更方便，她将母亲从遥远的中国台湾迁至法国。可陌生的环境但没能让母亲病情好转，反而愈发严重。在照顾母亲的过程中，她经历了非常多的辛酸苦难，甚至缺席了孩子成长的一些重要瞬间。但她依旧没有放弃放弃。因为，母亲几乎忘记了所有事，唯独没忘记她的名字。

这位女士的故事打动了叶剑锋，他想：如果那位母亲能够在病发早期进行筛查，或许病情就能及时得到控制，那位女士也不用在母亲与生活间两难了——这也是叶剑锋离开临床工作后，又进入到一家国内知名AD数字疗法公司，从事技术产品研发工作的原因。

产业端的工作经历，使他深入了解了国内AD领域的现状。通过与一些临床医生的交流，他认识到仅仅提供诊后数字干预是不够的，早期疾病的准确筛查和评估对于预防和有效干预是至关重要的。

于社会，AD的诊筛一直在临床上一直存在着难点。

关于AD庞大的患者群体，以及带给家庭乃至社会的压力已经不必重申。在中国进入老年化社会后，这一问题显得愈发严峻。虽然国家在大力推进AD早筛工作，但由于技术限制，进展略显缓慢。

AD早筛主要有两种方式，一种是量表评估，一种是医学影像。量表评估结果不仅容易受患者主观意愿影响，还对患者的文化水平有一定的要求。同时又需要专业操作人员陪同，耗时耗力。而医学影像又存在价格昂过，仪器不便移动，需要有创操作等痛点，很难让基层也平等享受医疗福利。

总而言之，缺少兼具客观性、准确性和落地性的评估检测方法是目前AD早筛早诊存在的一大痛点。痛点总与机遇并行，叶剑锋一直关注眼动追踪技术或许就是解决痛点的良方。

2019年初，叶剑锋在法国的临床科研项目被驻法大使馆推荐回国参加留学生创业比赛。这次偶然的机会，让他多年的研究终于能够落地。他毫不犹豫的选择回国创业，织生科技也由此成立。

能够广泛、普适的完成AD早筛一直是叶剑锋科研的目标。因此，织生科技的AD早筛系统不仅采用了普适性高的眼动追踪技术，还在设备上做到了绝对精简——无需特殊设备支持，仅采用普通摄像头就能完成筛查工作。

织生科技用AI技术赋予了每台智能终端（智能手机，平板）眼动追踪的能力。这样的技术形态，既降低了检测成本，同时也有助于AD检测走入基层，甚至是乡野田间。

除了便于普及，作为检测设备，结果的准确性是必不可少的。

为了精准捕捉使用者的眼球变化，织生科技专门构建了一个摄像头与头部3D和瞳孔的五维空间坐标系，通过专门化的数据集训练模型，实现精准的眼动追踪和注意力位点的预测。

普通智能终端即可完成筛查（图片来自织生科技）

目前，织生科技的AI眼动模型在实验室场景下的位置精度可达到直径1cm以内，时间精度根据设备配置的摄像头而定，一般不低于每秒30帧。用户可以在摄像头面前30～80厘米的距离内完成任务。叶剑锋介绍到：“这一技术参数在国际上处于领先水平。”

此外，为了在开放环境中实现眼动追踪评估，同时减少对用户的干扰。织生科技还通过AI技术实现了头部运动和角度变化的自动校正，用户无需固定头部，避免了每次使用前繁琐的校正步骤，真正实现了无感知评估。即使在没有专业医护知识的情况下，基层人员也能轻松使用，真正实现“AD筛查和量体温一样简单”。

有了领先的技术支持，如何将技术应用于脑功能评估和疾病筛查是叶剑锋擅长的领域。通过与临床专家的密切合作，目前AI眼动追踪技术的AD评估产品已完成650多例临床数据验证，对正常老年人和AD患者的区分效果显著，准确率（ROC曲线下面积）可达到92.3%（尚在发表中）。该产品得到了华山医院和瑞金医院等专家的认可，并已参与两项国家重点科技项目以及多项上海市级交叉学科重点项目。

织生科技AD诊断平台优势（图片来自织生科技）

如今，眼动数据作为数字化生物标记物在脑病检查测方面的应用也在逐步扩展。“数字生物标记物（Digital Biomarkers）正是传统行为学评估方法的迭代技术。”叶剑锋提到，美国食品药品监督管理局（FDA）将其定义为：通过数字化手段将人类释放的“信号”转化为可量化、具有临床可解释性的客观标准，用于发现、解释或预测疾病发展趋势。

织生科技利用眼动数据在AD筛查领域的尝试，为他们开发更多脑病诊筛打下了基础。目前，织生科技已经研发了针对抑郁症和儿童ADHD筛查的产品。其中儿童ADHD筛查产品已经完成了700多例临床前数据验证，研究成果已被Frontiers in Psychiatry杂志接收。

此外，织生科技不仅将AI眼动技术应用于不同病症的诊断，还在不断开辟新的技术前沿。借助人工智能技术，多维数据分析将使我们的结果更加准确，容错率更高。"我们的目标是打造一种脑健康的体温计，简单、客观、准确！" 为此，织生科技特别提出了脑健康指数（Brain Health Index, BHI）的概念。叶剑锋告诉橙果局：“这一概念类似于身高体重指数（BMI），借助人工智能技术多维数据分析使每个人轻松了解自己当前的脑健康状况。” 

如今，织生科技已经得到了越来越多业内专业人士与机构的认可。

· 2023年4月26日，联合华山医院在重庆举行了中国血管性认知障碍协作联盟成立仪式，同时发布了脑倍佳系统。脑倍佳系统是一套针对医疗机构的认知障碍数字化诊疗系统，用于神经认知的数字化评估、干预管理、电子化建档和跟踪随访。目前该系统已有60多家三甲医院开始使用，全国有超过2万多家医院有提升临床数字化能力的需求。

· 2023年8月，华山医院神经病学研究所、太保蓝公益、织生科技达成战略合作，共同研发了“三位一体”脑健康早筛模型，包括整合脑健康风险因素、AI眼动评估和主观自评量表。据了解，该模型在上海崇明区的试点项目仅用了15天就完成了超过5000人的脑健康建档评估，受到了积极的反响。太保蓝公益计划在16个城市推广这一模型，预计在年底前完成对十万人的脑健康建档筛查。

· 2023年9月，君龙人寿推出了一款面向老年人的专项保险产品，涵盖帕金森病、阿尔茨海默病和卒中后认知障碍等疾病。织生科技作为独家的脑健康技术提供方，为保单客户提供多样化的脑健康评估和干预管理。这一保险产品的发布对织生科技发展意义重大，标志着织生科技已经完成了从疾病筛查、诊断到干预管理的全流程服务体系建设，同时解决了科技服务的支付问题，实现了商业服务的闭环。

脑病诊疗和解析底层机制还有很长的路要走，叶剑锋对未来依旧充满期待：“我相信，人工智能的进展已经将脑科学研究推向了新的历史阶段。织生科技的名称寓意着洞悉大脑、编织生命。当前的AI应用只是第一步，通过积累的技术和数据，织生科技希望能够推动人类对大脑的更深入理解。”