Ранняя диагностика приближающегося эпилептического припадка может обеспечить эффективное оказание помощи, а в некоторых случаях предотвратить серьезные последствия неожиданного приступа болезни. Серьезных успехов в создании алгоритма ранней диагностики припадков достигли исследователи из Луизианского университета в Лафайете, разработав механизм предсказания, позволяющий за час до обострения болезни определить приближение приступа.
В тестировании нового метода, основанного на использовании искусственного интеллекта, принимали участие 22 пациента из Детской больницы в Бостоне. Результаты эксперимента впечатляющие – приступы были предсказаны в 99,6% случаев, при этом частота ложных оповещений достигла ничтожно малой величины.
Методика прогнозирования от ученых из Луизианы основана на применении глубокого обучения и анализа данных электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Для предсказания приступа ИИ сравнивает активность мозга в режиме реального времени с аналогичными историческими данными активности мозга незадолго до обострения болезни. Методика имеет один существенный недостаток. Алгоритм необходимо обучать индивидуально под каждого пациента, а также необходимы данные ЭЭГ не только в момент покоя или времени предшествующего кризису, но и в момент самого припадка.
Ученые в настоящее время создают компактные, носимые аппараты для проведения ЭЭГ. При этом учитывается, что встроенный ИИ алгоритм таких приборов, должен быть достаточно мощным, так как потребуется обработка информации в режиме реального времени. Появление такого устройства значительно облегчит жизнь более чем 50 миллионам человек с диагностированной эпилепсией, позволив им подготовится к приступу, а возможно и предотвратив его, приняв необходимые лекарства.
