Ученые из Мельбурнского университета и австралийского отделения IBM Research добились большого прогресса в развитии способности предсказывать приступы эпилепсии с помощью алгоритмов ИИ.
Используя методы глубокого обучения, имитирующие деятельность мозга, система автоматически анализирует электрическую активность мозга пациента, что повышает вероятность предсказания припадков до 69% и дает пациентам время для распознавания начала приступа.
Алгоритмы ИИ все шире используются в здравоохранении от решения химических комбинаций до открытия новых лекарств и для предоставления консультаций по питанию. Однако в большинстве случаев алгоритмы более оптимально действуют совместно с медицинскими специалистами, позволяя ответственным за принятие решений сотрудникам делать это наиболее эффективным образом.
ИИ показал, что данные ЭЭГ могут быть проанализированы и могут применяться в полностью автоматизированной мобильной системе с конкретным пациентом. Разработанная система была подготовлена на основе данных ЭЭГ, которые были ранее собраны от многих испытывавших судороги пациентов в течение нескольких лет. Сравнивая данные приступов с набором данных пациентов с нормальным мозгом, когда еще не произошел приступ, система смогла выявить повторяющиеся образцы, которые свидетельствовали о начале приступа.
Эта система еще не может быть общераспространенной, поскольку разработанные модели являются специфическими для пациентов. Однако исследование указывает, как правильные данные могут помочь пациенту. «Мы надеемся разработать носимую систему предупреждения о приступах для конкретного пациента — это могут быть текстовые сообщения или даже браслет с обратной связью», – заявляют исследователи.
Комментарии
(0) Добавить комментарий