石溪大學研發 SeeMe：靠毛孔級面部微動，比醫生早4天發現昏迷甦醒跡象

想像一下，你遭遇了嚴重車禍，在重症監護室醒來。你能聽見周圍的聲音，醫生握著你的手說「聽得見就捏一下我的手」。

你用盡全身力氣去捏，但身體沒有任何反應，連手指頭都沒動一下。緊接著，你聽見醫生對家屬嘆氣說「他還在深度昏迷中」。

這種狀態在醫學上被稱為隱匿意識。很多嚴重腦損傷的患者大腦其實能理解指令，但由於神經傳導受阻，他們根本無法做出睜眼或動手指這樣的大動作。

目前雖然有腦成像裝置可以檢測腦內活動，但那些機器價格昂貴、體積龐大，根本不可能放在床頭做全天候監測。

來自石溪大學的 Sima Mofakham 團隊公佈了一項新研究。他們開發了一款名為 SeeMe 的計算機視覺 AI 工具，可以通過普通攝像頭追蹤面部極微小的肌肉抽搐。

把面部毛孔變成大腦的顯示器

人類面部的肌肉受大腦雙側半球大範圍腦區控制。如果患者的大腦開始恢復並嘗試發出動作指令，最先出現微弱反應的往往就是面部。

SeeMe 的厲害之處在於精度極高。它能把面部運動的捕捉細化到單顆皮膚毛孔的級別，人類肉眼完全看不出來的微顫，在它眼裡清清楚楚。

研究團隊找來了 16 名健康志願者和 37 名錶面上完全處於昏迷狀態的腦損傷患者進行測試。

測試過程很簡單，醫護人員會向患者發出三個指令，分別是伸舌頭、睜開眼睛和笑一個。這三個動作覆蓋了不同的面部肌肉群。

結果顯示，SeeMe 成功捕捉到了 30 名患者的眼部微反應，以及幾乎所有患者的嘴部微運動，識別成功率達到了專業醫生的近兩倍。

比醫生早幾天抓住甦醒訊號

在常規臨床檢查發現意識恢復之前，SeeMe 往往就已經亮起了綠燈。

綜合所有患者的資料，SeeMe 比標準臨床測試平均早大約 4 天捕捉到睜眼反應，嘴部動作更是平均早了約 8 天。在接近 90% 的患者身上，它都比醫生更早發現了隱匿意識的蛛絲馬跡。

比如一位因車禍深度昏迷的老年患者，SeeMe 在他入院第 18 天就捕捉到了嘴唇毛孔的微動。但直到第 37 天，他才終於能夠按照醫生的要求做出明顯的肢體動作。

還有一位車禍患者在入院第 19 天被系統抓到了眼嘴微顫，3 天之後，他就順利睜開了雙眼，隨後逐步康復。

研究還發現，這些微小運動的出現頻次和強度，與患者出院時以及 6 個月後的長期恢復狀況高度正相關。動得越早、越明顯，後期的康復效果往往越好。

不過研發團隊也專門提醒，SeeMe 只是輔助工具。如果演算法沒測出微動，絕不代表患者完全沒有甦醒的潛力，千萬不能當成放棄治療的依據。

為什麼重要

重症監護室裡最折磨人的，往往是漫長而昂貴的等待。家屬不知道昏迷的親人到底能不能醒來，醫生也很難把握介入高強度康復治療的最佳時機。

SeeMe 的核心價值在於極低的落地門檻。它不需要動輒幾百萬元的核磁共振裝置，只要普通攝像頭加上計算機視覺演算法，就能把床頭監測的成本打下來。

對於患者家屬來說，哪怕只是提前幾天知道親人還在努力感知外部世界，不僅能提供巨大的心理支撐，還可能催生出極其實用的溝通工具。團隊目前就在嘗試用這種微表情開發簡單的「是與否」應答機制，讓失語的昏迷患者重新和家人產生連線。

我們認為，這項技術最聰明的地方在於它沒有死磕昂貴複雜的腦機介面，而是順著傳統醫生的診斷直覺，把視覺感測器的精度推到了極致。

但它的隱患也同樣在此。一旦演算法過早給出了「積極」或「消極」的提示，極容易讓家屬和醫生產生先入為主的偏見。醫療 AI 的容錯率極低，未來在結合肌電訊號等更多生理指標之前，如何防止臨床決策對單一視覺演算法過度依賴，將是它真正走進 ICU 必須回答的問題。