一、人工智能辅助突破眩晕相关疾病诊疗的重点和难点
二、人工智能应用于眩晕相关疾病诊断与治疗的常见算法
算法是人工智能在眩晕相关疾病研究中的方法学基础，需要找到合适的算法，结合合理的实验设计才能顺利开展研究。
三、人工智能在眩晕相关疾病诊断与病情评估中的应用
1. 人工智能在周围性眩晕相关疾病诊断与病情评估中的应用
1.1 早期人工智能在周围性眩晕相关疾病诊疗评估中的尝试
早在20世纪90年代末，就有学者试图使用人工智能进行眩晕相关疾病的诊断，比较经典的有Gavilán等[8]创建的Carrusel系统，Mira等[9]开发的Expert systems（ES）系统等，这些系统均在当时获得了不错的诊断准确率。其后，赫尔辛基大学医学院的专家联合计算机专家开发了包括患者症状、体征、耳科检查、神经检查、听力学以及影像学检查等38项内容（后来被拓展为94项内容）的耳科专家诊断系统（ONE system）[10-11]。研究显示，ONE system结合专家知识库的诊断准确率为79.8%，高于单纯ONE system诊断的准确率71.9%和单纯专家知识库诊断的59.2%，是早期人工智能在眩晕相关疾病诊断应用中比较成功的案例。后来的研究者又基于2012年提出的动态不确定因果图理论（DUCG）发展了用于鉴别22种常见眩晕相关疾病的病因鉴别诊断模型，该模型包含上百种变量和近600条因果链，能模仿人类的诊断思维，即使在临床信息相对缺失时，其强大的诊断能力仍可以正确诊断超过80%的病例，高于高年资临床医师[12-13]。一项早期研究评估了常用前庭功能检测的优劣，认为旋转测试在所有测试中的特异度及敏感度最高，且在使用机器学习的方法优化分类后，其诊断准确率可提高21%，应成为诊断眩晕患者单侧外周前庭损伤的主要检查，但该检查常被临床医师忽视[14]。
1.2 新兴人工智能算法在周围性眩晕相关疾病诊断与治疗评估中的应用
近年来，随着算法科学的进步和研究思路的拓展，人工智能对眩晕相关疾病的诊断不再单纯局限于模拟人类诊断思维，更倾向于通过人工智能技术寻找人类在诊断与治疗工作中不易发现的细节，遗传算法、贝叶斯算法、决策树等也被用于眩晕相关疾病的诊断，例如可以通过人工智能进行糖尿病眼底病变的分级诊断[15]。一项关于良性阵发性位置性眩晕的研究显示，对3 467例患者的91 778段眼球震颤视频进行专家标注后输入以卷积神经网络为基础的诊断模型，试图诊断良性阵发性位置性眩晕，该模型对水平眼球震颤的诊断敏感度（0.910±0.036） 和特异度（0.919±0.032）更强，为良性阵发性位置性眩晕的诊断提供了新思路[16]。另有研究者通过人工智能对眼球震颤检查进行了评估，一项研究着眼于人工智能对眼球震颤的自动识别，采用集成ResNet软投票模型和VGG硬投票模型的方式分析分辨率或采样率较低的视频或图片，评估眼球震颤的存在；另一项研究则评估了慢相算法和快相算法对眼球震颤检测的准确性，该模型无眼球震颤诊断的准确率（91.7%~96.4%）远高于有眼球震颤的准确率（38.8%~53.4%），Logistic回归算法可以稍提高准确率，上述研究为采用人工智能检测眼球震颤提供了一定的理论支持[17-18]。
Kamogashira等[19]通过采集行走时的运动相关数据比较前庭功能障碍与正常人之间的差异，发现梯度提升决策树算法对姿势不稳定性前庭功能障碍的诊断能力最强。Luo等[20]搜集耳鼻喉科专家与患者问诊对话时的常用自然语言进行语义分析，通过朴素贝叶斯算法构建基于语料库的预测模型，对引起眩晕的常见疾病预测能力（受试者操作特征曲线下面积为0.995）、特异度（98.2%）和敏感度（93.4%）均非常高。也有国内研究者使用前庭电刺激制造可逆的眩晕状态分析脑电信号判断有无眩晕，认为随机森林模型对眩晕脑电图表现的判别能力最强，但该研究采用人工干预对健康年轻志愿者进行眩晕造模，适用性存在一定争议[21]。
1.3 大数据结合人工智能对周围性眩晕相关疾病诊疗评估的贡献
在大数据时代，除了先进的算法，数据量也是人工智能的研究热点之一。一项研究以美国登记的疾病数据平台为基础，利用监督机器学习的方法构建决策树模型，纳入136个变量对常见的6种眩晕相关疾病进行诊断，其算法和大数据优势能提供良好的特异度（89%~99%）和敏感度（70%~92%）[24]。另有一项研究也使用了临床患者登记数据，通过不同算法分别鉴别了双侧前庭衰竭与功能性眩晕（分类准确率92.5%），原发性功能性眩晕与继发性功能性眩晕（分类准确率56.5%~64.2%），良性阵发性位置性眩晕、前庭阵发性眩晕、梅尼埃病和前庭偏头痛（分类准确率 25.9%~50.4%），该研究为眩晕相关疾病的鉴别诊断提供了新思路[25]。来自中国的学者也开发了基于问卷的机器学习模型，在该模型中发现使用光梯度增强机这一算法的诊断准确率高达96.2%，具有更高的诊断能力，该算法比较新颖，可能会成为问卷模型开发的助力[26]。新兴移动设备也被应用于眩晕相关疾病的诊断，有德国学者以iPad程序为基础开发了对眩晕相关疾病的诊断系统Medx，其诊断准确率可达82.1%~96.6%，其特异度很强（>80%），但灵敏度较低（40%~80.5%）[27]。
2. 人工智能在中枢性眩晕相关疾病诊断与病情评估中的应用
除了常见的眩晕相关疾病类型，人工智能在脑震荡等相关的继发性眩晕的评估方面也有建树。有研究者通过机器学习方法预测脑震荡后的症状缓解时间，发现朴素贝叶斯和随机森林算法是较好的预测方法，预测准确率约70%[30]。
四、人工智能在眩晕治疗决策中的应用
将人工智能融入眩晕治疗是眩晕相关疾病诊断与治疗的最新领域，不仅需要人工智能的经典算法，还需要虚拟现实、增强现实等多种技术的共同支持，其算法更新和技术融合也在不断探索中。
康复方案是疾病治疗的重点之一，有研究者将既往文献报道整合为训练数据，通过支持向量机和人工神经网络分别对多个临床评估量表进行分析，使用实际临床样本测试模型可靠性，发现支持向量机对眩晕康复方案制定的可靠性达80%以上，具有很高的临床应用前景[31]。
国内外已经有多家公司上市了良性阵发性位置性眩晕的智能转椅复位系统，通过先诊断，再用软件操作转椅进行不同维度旋转来完成复位的模式治疗良性阵发性位置性眩晕，有研究者通过人工智能分析制定智能转椅复位系统的最佳操作方案，为患者提供复位的最佳方案和最优体验，是人工智能与传统复位方法融合的创新性尝试[32⇓-34]。另一项研究结合机器学习和虚拟现实制定游戏计划，将前庭康复任务融入游戏，并采用支持向量机评估任务完成情况，辅助康复治疗，治疗效果显著优于常规康复方案（P = 0.014），该游戏不仅可以根据参与者的表现识别健康人和眩晕相关疾病患者，还能规划康复方案，有助于前庭康复训练，是未来人工智能干预眩晕相关疾病治疗的发展方向之一[35]。
五、总结与展望
近年来人工智能发展迅速，其在眩晕相关疾病诊疗中的应用也获得了诸多成效，为人工智能辅助眩晕相关疾病的诊疗提供了新方法和新思路，特别是在诊断和评估方面。未来人工智能在眩晕相关疾病诊疗中可以从以下三方面寻求突破：一是提高效率、特异度和灵敏度的算法研发，卷积神经网络的出现让医学影像的智能识别和诊断迈上了新的台阶，反映了优质算法对医学诊断与治疗的重要性，作为算法研究专家或医学专家，应在现有算法基础上开发更高效和更准确的人工智能算法，以满足眩晕相关疾病复杂的临床现状。二是寻找更敏感的临床诊断与评估指标，从前述研究来看，同样是使用人工智能方法，除了算法敏感度差异外，不同的诊断、评估方法最终获得的结果差异很大，这提示选择敏感的临床诊断与评估指标十分重要，这需要临床医师在长期医疗实践中不断总结反馈，筛选出最佳诊断、评估方案，指导人工智能的临床应用。三是坚持医工融合，不仅是人工智能与临床的融合，还有增强现实、脑机接口等技术与人工智能的融合，共同促进人工智能在眩晕相关疾病诊疗中的进步。