耳朵最深处的内耳，不但负责听力，还有人体平衡功能。
一旦内耳出现问题，人就会感觉天旋地转，甚至恶心呕吐。
病因之一可能就是耳石症——它会导致患者随时摔倒，丧失生活和工作能力——令病患饱受煎熬。
在“AI+医疗”领域，耳石症诊断治疗是比较特殊的存在。
人工智能技术在很多时候是帮助医生快速发现筛查疾病，降低误诊率，在后期的诊疗方案中更多的是给出参考意见，本质上还是以医生的治疗方案为主。而耳石症复位治疗却恰恰相反。
医院，耳石症复位治疗已经成功被机器替代，特别是易受伤的老人、肥胖患者等对复位治疗仪器依赖性很强。
尽管如此，耳石症的前期诊断AI应用进展缓慢，依然需要医生借助影像资料进行综合判断，才能给出准确的结论。
此外，引起眩晕的原因有很多种，耳石症只是其中一种，且疾病发作时，与高血压、贫血、颈椎、梅尼埃病、头晕等疾病症状有一些相似之处，一旦患者伴随有其他疾病时，耳石症极易被忽略、被误诊。
但训练有素的医生培养周期长、数量少，短期内根本无法改变这一现状。
因此，在前期检查诊断方面，如何借助人工智能技术，降低误诊率，实现全流程自动化诊断——成为很多科技企业潜心钻研的目标。
什么是耳石症？
耳石症又叫良性阵发性位置性眩晕（BPPV），是内耳椭圆囊囊斑上的耳石颗粒脱落后掉入半规管，当头的位置突然改变，耳石碎屑在半规管内移位，从而产生眩晕。其中后半规管耳石症比较常见，女性多见，50～60岁为发病高峰段。
部分患者由此丧失工作、生活能力，一些患者发生致命性摔倒，一些患者因此抑郁。
年德国慕尼黑大学医学院神经内科眩晕及平衡障碍诊治中心Brandt等学者对例门诊以头晕或眩晕为主诉而就诊的患者，进行了统计分析：发现导致眩晕疾病的各主要病因中，耳石症的发病率居单病种首位，为18%。
医院统计数据显示该疾病发病率更高。医院的统计数据显示，眩晕疾病中耳石症（BPPV）占比高达52%。国内其他公开数据显示，耳石症在眩晕疾病中的占比也有20%-30%，女性发病率是男性的一倍。
除此之外，对该疾病的成因研究也不成熟，目前主要有两种假说：管石症和嵴石症。
对于耳石症，一般有两种传统检查方法：RollTest和Dix-Hallpikemaneuver，其中RollTest用于检查水平半规管，Dix-Hallpikemaneuver用于检查后半规管。
但眩晕症状病因复杂，眼震形式多样，表型混杂，导致人工鉴别困难，同时专家鉴别消耗大量医疗资源，多次复诊也会加重患者负担。在不必要的检查、治疗当中，有67.7%的患者接受头部CT检查，77.4%的患者被医生开了各类口服药物。
医院数据显示，耳石症患者确诊前费用支出高达多元。
此外，耳石症复位治疗传统方法是徒手操作，肉眼辨识眼震，治疗时需要强迫体位，且需要患者高度配合，从而对很多患者并不适用，而机器治疗与传统的人工复位治疗相比，可以避免患者的二次损伤。
医院耳鼻喉科医生栾绍敏介绍，耳石症的传统治疗方法是“手法复位治疗”，但传统疗法存在部分定位欠准确，耳石误入相邻半规管的情况，颈椎腰椎不好、骨折、老年病人等无法耐受手法复位，以及部分诊断困难、手法复位效果欠佳的情况，而且长时间的复位操作对医生的体力也是极大的考验。
因此，运用人工智能与深度学习等相关技术来改变这一现状是迫切且必要的。
AI治疗耳石症的市场空间？
（1）市场空间看似不大
临床研究显示，耳石症发病率0.6%，全国预计有万左右耳石症患者。
根据湖北科技学院附属武医院的收费预测，耳石症患者每次治疗费用-元。
由此预计，全国耳石症治疗每年诊疗费用可达42-84亿元。
（2）医院采购动力大
医院的招标采购信息显示，耳石复位治疗椅采购价在万元左右。
假设仪器诊断治疗费用均价元每人，按照0.6%发病率计算，人口25万的区域一年收入就达到万，即可覆盖治疗仪器成本。
据公开报道，年11月-年5月，医院脑病科利用SRM-IV眩晕诊疗设备为多名眩晕患者进行精准治疗。据冰鉴科技研究院估算，相关诊断治疗收入就超过万元。
由此可知，医院可以很快回收相关医疗机械采购成本，一些医院相关医疗器械采购动力较大。医院也开始采购相关仪器，如望奎县（人口50万）医院。
根据民政部行政区划代码统计（港澳台只有一个代码，各算一次）全国有个区县，耳石症仪器诊断治疗市场超过40亿元。
（3）耳石症后期治疗被两家机构垄断市场
对于医疗器械企业来说，这个市场看似有限，不过，市场参与者极少。
在国内，耳石症后期治疗，几乎被斯睿美医疗和国医华科两家机构垄断。
据斯睿美医疗公司介绍，该公司的SRM-IV眩晕诊疗系统年研发产出，是全球第一款全自动眩晕诊疗系统。医院已经超过余家，医院、医院、医院等。
国医华科技术团队联合美国、德国专家以及中国医学科学院生物医学工程研究所、兰州大学计算机学院开发出一款专用于眩晕诊疗的医疗设备（G-Force眩晕症综合诊疗系统）。据南海网年报道，全国有20医院已经使用该公司眩晕诊疗设备。医院海口分院、医院、医院等。
人工智能公司的机会在哪里？
耳石症后期治疗方面已经相当成熟，前述两家企业诊疗仪器的治疗效果得到临床验证。医院眩晕与平衡障碍诊疗中心对BPPV患者治疗统计发现，例患者进行耳石复位转椅治疗后症状明显改善，首次治疗痊愈有效率为99.33%，一周及一个月后复查，有效率都在99.67%（详见下表）。对于初诊为良性阵发性位置性眩晕的患者，通过耳石复位转椅治疗有效率高，复发率低。
但耳石症的诊疗难点，仍在于前期检查——仍然需要专家对眼震视频进行人工诊断，然后才能选择治疗方案，因此，耳石症诊断治疗还没有完全达到自动化诊断程度。
人工智能企业的主要机会在于前期AI检查方面，即利用人工智能技术实现耳石症的自动化诊断，智能选择治疗方案。
耳石症AI研究现在如何？
关于耳石症自动化诊断，国内人工智能企业、医院、高校、医疗器械企业等多方均在尝试。
年开始，腾讯医疗AI实验室与复旦大医院李华伟教授合作，基于深度学习网络，提出了一套以瞳孔为关键点的检测方法，希望提高诊断精度。
年11月14日，斯睿美医疗科技集团与首都医科大学眩晕诊疗与研究中心进行BPPV智能诊断系统协作开发平台建设项目战略合作签约仪式，期望在智能诊断领域有所突破。
年初，冰鉴科技宣布与医院合作，开展眩晕症AI诊断治疗，后者在眩晕症治疗方面拥有大量临床经验，并且发表了多篇高水平学术报告。
此外，医院神经内科的眩晕症判读，目前已经完成了前期数据清洗和算法建模，自动化的判读已完成了60%左右。
但是到目前为止，人工智能技术对耳石症诊断，商业化程度仍然很低。
冰鉴科技智慧医疗负责人在分析原因时认为：耳石症自动化诊断存在诊断复杂、模型缺乏可解释性、视频时长不统一、眨眼/眼转频繁、瞳孔中心定位困难等五大难点。
前景及挑战
放眼全球市场，耳石症自动化诊断市场空间巨大，相关研究也具有社会意义。
但欧美及国内优秀企业、高校已经研究多年，自动化诊疗依然进展缓慢。
冰鉴科技智慧医疗负责人认为，进展缓慢主要是数据源和建模方法出了问题。
正如全国政协常委、国际核能院院士、中国人工智能学会会士张勤曾说：“有些AI公司买了一大堆病历数据。门诊的病历和住院的病历都有，门诊占多数。我个人的看法是这样的数据没什么用，因为质量不可靠。”
数据的质量决定着AI建模的好坏，中国人口基数大，患者病例多，这是建模的一大优势，但是，门诊误诊率太高，导致大量数据无法使用。
关于建模方法方面，冰鉴科技智慧医疗负责人以瞳孔中心定位为例进行解释：有些传统方法采用灰度二值化采集瞳孔面积，计算瞳孔中心位置，该方法对部分视频模糊、眼睛半闭、整体色差不明显、底色纯黑白的情况无法准确采集瞳孔。而冰鉴科技使用的是卷积神经网络+数据增强的方法，训练模型来判断每一帧的瞳孔中心坐标值，以及瞳孔半径值，完成定位。该方法适用于大部分视频，可以更准确识别瞳孔中心，同时数据增强训练使模型抗干扰能力更强。
除此之外，耳石症分类超过20种，与单一疾病的AI治疗相比，需要的病例数量将增加20多倍，因此，医院、医疗器械企业、人工智能公司以及高校之间有待加强合作，在风险共担、成果共享的基础上，突破更多类似耳石症的疑难病症自动化诊疗。
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