跨界创想丨无线电信号与机器学习如何帮助我们远程监测患者数据

诺华研发人员依据公司内部创新行动,启动数字技术研究合作。

4月 20, 2018

捕捉灵感 创想随时随地

2016年,Jason Laramie参加了一次麻省理工学院(MIT)关于可穿透墙壁设备的演讲,这一设备能够探测到人体活动,并追踪运动轨迹和呼吸节律,甚至能捕捉到人体心跳。

Laramie作为诺华生物医学研究中心(NIBR)转化医学执行总监,在听完演讲后内心深为震动,他回忆道:“当演讲者展示了一个人的心跳,如何被房间的另一端的无线电波侦测到时,整个礼堂都激起了惊叹声。”他当即预感到该技术可应用于临床试验中,用以持续评估患者健康状况。正如所有诺华的科研人员一样,Laramie一直在寻找新的数字技术,来推进药物探索与研发。

Genesis Labs 倾力支持医药创新

Genesis Labs是诺华在内部发起的一项创新计划,旨在鼓励并支持诺华研究人员探索高风险但有科研价值的创想。Laramie在有上述新发现之后,向Genesis Labs申请资金来支持这一研究。

Laramie洞察到麻省理工学院的这一设备,可用以减少医生的检查频次,从而帮助患者轻松参与临床实验,同时,它还能让评估实验药物效用的方式更加现代化。

无线监测可协助我们在家中,远程获取所需健康指标,减轻参与试验患者的负担,我们想研究清楚如何应用这项技术。

— Jason Laramie NIBR转化医学执行总监

当Laramie向系统发明者阐释他的构想时,Dina Katabi教授和她在美国麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的团队,立即意识到这项合作的价值,Katabi教授的团队拥有技术专长,而诺华熟悉药物开发。

我们不仅对改变临床试验方法感兴趣,更在大思路方面有很高契合度。

— Dina Katabi

不止创想  更付诸行动

在以往,类似Laramie和Katabi之间的灵感碰撞时有发生,可当他们返回到自己的办公室,兴奋感却渐渐消失了。然而,这一次交流不久后,NIBR就公布了Genesis Labs计划。

这项计划鼓励员工提出开创性想法,来推动药物探索与研发,那些最具创意的员工将获得时间,设施设备和资金来实施自己的设想,这一模式就像创业者获得投资,像Laramie这样的数字药物发现和开发项目将备受关注。

我们希望打造这样一个地方,它能让人们从日常工作中解放出来,专注投入创意探索,Genesis Lab正是如此有颠覆性概念的空间,它将支持你探索高风险但潜在高回报的项目。

— Ian Hunt  NIBR Genesis Labs负责人

Laramie申请了Genesis Labs的资助用于研究所需,用以了解Katabi的技术如何在临床试验中应用,该技术由一种设备组成,大小相当于一个无线路由器,可安装在室内墙面上,其传输的无线电波类似于空中的Wi-Fi信号,功率比Wi-Fi信号小,可覆盖约1500平方英尺(140平方米)的空间。

这一无线监控技术,可为我们收集患者在日常生活中的各项数据,它源于自然捕捉,无需人为干预。

— Ronenn Roubenoff  NIBR肌肉骨骼系统转化医学负责人

这些信号可从墙壁、椅子和人体反射回来,然后传输到设备中,随后被天线接收并输入计算机,由计算机判断人的活动轨迹,并将不会移动的物体(如墙和椅子)与人或宠物进行区分。然后,计算机使用定制的机器学习算法,模仿人脑中的机制来提取重要数据,例如人的呼吸、心跳、运动和睡眠模式。

这些无线信号最酷之处,是无需实际接触就能抵达人体。

— Dina Katabi

如何监测患者的自由行动能力

目前,衡量患者能否自由行动的办法仍较为传统,需要参与临床试验的患者定期前往诊所做步行测试,方法是在六分钟以内,医生用秒表进行观察病人走过大厅所需的时间。

然而很多药物试验中,患者往往是老年人,虚弱或长期生病者,让他们完成步行测试会很有压力。此外,如果患者所服药物是为了促进他们更强壮,呼吸更容易,或移动更自由,那么,这项步行测试的有效性必然有所限制。

NIBR肌肉骨骼系统转化医学负责人,Ronenn Roubenoff说:“这一无线监控技术,可为我们收集患者在日常生活中的各项数据,它源于自然捕捉,无需人为干预。“

在实践中,这套系统只能在患者知情,并同意的情况下启动运行,并且它所收集的健康数据都会受到医疗隐私协议的保护。

在Laramie联合麻省理工学院开展的临床试验无线监测项目中,其中有5项接受了Genesis Labs的资助,在资助启动后的18个月里,各项测试与技术开发工作均已陆续展开。

就在今年,Genesis Labs团队已经再度启动项目召集,征集诺华员工提出下一轮创新建议,特别是涉及到外部协作的想法。

Laramie这个项目汇集了两个非常不同的技术领域——无线电信号与机器学习,无论对内部还是外部研究人员来说,都是一场非凡挑战,相信大家将发挥出创业精神,为这一项目取得丰盈成果。

— Ian Hunt  NIBR Genesis Labs负责人