研究人员开发了癫痫发作的新预测方法

癫痫病发作时几乎没有什么征兆,近三分之一的癫痫患者对控制这些发作的治疗有抵抗力。全世界有6500多万人患有癫痫。

现在,悉尼大学的研究人员已经利用先进的人工智能和机器学习开发了一种通用的方法来预测癫痫发作的时间,这种方法不需要外科植入物。

来自工程和IT学院以及悉尼大学纳米研究所的Omid Kavehei博士说:“我们正在研发一种价格合理、便携式和非手术设备,它将为患有抗癫痫治疗的人提供可靠的癫痫发作预测。”

在本月发表在《神经网络》上的一篇论文中,Kavehei博士和他的团队提出了一种通用的、特定于患者的癫痫预测方法,可以在癫痫患者癫痫发作的30分钟内发出警报。

Kavehei博士说,在人工智能以及微型和纳米电子技术方面已经取得了显著的进展,这使得这种系统得以发展。

“就在四年前,你不能通过小型电子芯片来处理复杂的人工智能。现在它完全可以访问了。五年后,这种可能性将是巨大的,”Kavehei博士说。

这项研究使用了来自欧洲和美国的三组数据。利用这些数据,研究小组开发了一种预测算法,其灵敏度高达81.4%,错误预测率低至每小时0.06。

Kavehei博士说:“虽然这仍然存在一些不确定性,但我们预计,随着我们获取癫痫数据的机会增加,我们的敏感率将提高。”

澳大利亚癫痫行动的首席执行官Carol Ireland说:“持续不确定的生活会显著增加癫痫患者及其家人的焦虑,不知道下一次癫痫何时发作。

“即使癫痫控制良好的人也表达了他们的持续关注,不知道他们是否或何时会在工作、学校、旅行或与朋友外出时经历癫痫发作。

相关的故事在线脑游戏可以使老年人多任务认知,就像年轻人在太空中的个体活动性,它对大脑的影响有助于确定需要高级抑郁症护理的患者,“任何可靠的癫痫预测进展都将显著影响到对精神分裂症患者的认知能力。”癫痫患者的生活质量和选择自由。”

Kavehei博士和这项研究的主要作者Nhan Duy Truong利用深度机器学习和数据挖掘技术开发了一种动态分析工具,该工具可以读取患者的脑电图(EEG),或者从可穿戴帽或其他便携式设备中读取数据,以收集EEG数据。

基于现成的覆盆子PI技术,可穿戴技术可以附加到一个价格合理的设备上,该技术可以为患者提供30分钟的警告和癫痫发作的可能性百分比。

在癫痫发作前30到5分钟会触发警报,给患者时间找到安全的地方,减轻压力或启动干预策略来预防或控制癫痫发作。

Kavehei博士说,他们的系统的一个优点是不太可能需要监管部门的批准,并且可以很容易地与现有的植入系统或医学治疗一起工作。

Kavehei博士和团队开发的算法可以为每个患者生成优化的特征。他们用一种被称为“卷积神经网络”的方法来完成这项工作,这种方法非常适合根据脑电图读数来观察大脑活动的变化。

正在开发的其他技术通常需要外科植入物,或者每个患者都需要高水平的功能工程。这种工程需要专家为每个预测任务开发优化的特性。

Kavehei博士的方法学的一个优点是,当大脑模式发生变化时,系统会学习,需要最少的特征工程。这样可以更快更频繁地更新信息,使患者从癫痫预测算法中获益最大。

该小组的下一步是将神经网络应用于更大的癫痫发作信息数据集,提高灵敏度。他们还计划开发一个物理样机,与悉尼大学韦斯特米德医学院的合作伙伴一起进行临床测试。

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