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新的AI系统近乎完美的预测癫痫发作

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新的AI系统近乎完美的预测癫痫发作
关于全世界约有5000万人的癫痫病,大脑中细胞之间的电信号交流有时会变成费事,并引起癫痫发生-往往很少乃至没有预警。路易斯安那大学拉斐特分校的两名研讨人员开发了一种新的AI驱动的模型,该模型能够猜测发病前一小时内发生的发生率,精确率达99.6%。“因为意外的癫痫发生时刻,癫痫症对患者具有激烈的心思和社会影响,”共同开发新模型的研讨人员Hisham Daoud解说说。他说,提早发现癫痫发生能够d大幅改进癫痫患者的日子质量,并为他们供给满足的时刻采纳举动。值得注意的是,这些患者中多达70%的患者可经过药物操控癫痫发生。Daoud和他的搭档Magdy Bayoumi绝不是最早探究猜测癫痫发生办法的人。其他研讨小组研讨了运用脑电图(EEG)测验剖析大脑活动的办法,并运用这些数据开发了猜测模型。可是,每个人都有共同的大脑形式,因而很难精确猜测癫痫发生。曾经的模型被规划为分两个阶段履行,其间有必要手动提取大脑形式,然后运用分类体系,Daoud说,这增加了模型的复杂性。此外,研讨人员采用了另一种分类办法,其间深度学习算法从不同的电极方位提取并剖析了患者大脑活动的时空特征,然后提高了模型的精确性。最终,EEG读数或许触及多个电活动“通道”,因而Daoud和Bayoumi运用了另一种算法来辨认最合适的电活动猜测通道。这也加快了猜测进程。研讨人员运用来自波士顿儿童医院的22名患者的长时间EEG数据开发并测验了他们的办法。虽然这仅仅一个很小的样本,但成果证明对团队来说是令人兴奋的。他们的模型不只十分精确,到达了99.6%,并且误报率也很低,每小时的误报率为0.004。体系的确需求进行一些设置才干发生这样的成果。Daoud表明:“为了在前期猜测时刻内到达如此高的精确性,咱们需求对每位患者进行模型练习。”他指出,练习或许需求在癫痫发生前后数小时进行非侵入性EEG监测,包含癫痫发生自身。“经过商业上可买到的EEG可穿戴电极,能够[完结]离线记载。”Daoud说,跟着软件组件的完结,下一步是开发定制的计算机芯片来处理算法。他说:“咱们现在正在规划一种布置此算法的高效硬件[设备],并考虑到许多问题,例如体系巨细,功耗和等待时刻等,以合适患者的舒适方法合适实践运用,”他说。

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