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新型AI系統(tǒng)可檢測罕見癲癇發(fā)作

南加州大學計算機科學研究人員開發(fā)了一種新型人工智能系統(tǒng),可以準確檢測癲癇發(fā)作類型,從而提高對罕見和復(fù)雜病例(甚至幼兒)的診斷能力。

美國有超過340萬人患有癲癇,全球有6500萬人患有癲癇,這是一種影響神經(jīng)系統(tǒng)并導(dǎo)致癲癇發(fā)作的神經(jīng)系統(tǒng)疾病。每26人中就有1人在一生中的某個階段會患上癲癇,每年每1000名癲癇患者中就有1人因意外死亡。

與許多疾病一樣,癲癇的治療始于早期發(fā)現(xiàn)。世界衛(wèi)生組織估計,如果得到充分診斷和治療,70%的癲癇患者可以擺脫癲癇發(fā)作。

多年來,機器學習技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到可以通過大腦電極捕獲的腦電圖(EEG)信號來檢測和分類癲癇發(fā)作,尋找人類無法獨自解決的復(fù)雜關(guān)聯(lián)。

然而,這些系統(tǒng)在檢測罕見的癲癇發(fā)作方面一直舉步維艱。這是因為人工智能依靠數(shù)據(jù)來學習模式并做出預(yù)測——這些罕見癲癇發(fā)作的樣本不足限制了它在較不常見病例中表現(xiàn)良好的能力。

現(xiàn)在,南加州大學的研究人員開發(fā)了一種人工智能系統(tǒng),通過分析大腦相互作用來識別癲癇,從而改善罕見和復(fù)雜病例的診斷。該系統(tǒng)于2024年5月在知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘進展(PAKDD)會議上展示,展示了比最先進模型高出12%的改進。

使用更少的數(shù)據(jù)生成準確的結(jié)果

通過整合人工智能系統(tǒng)在癲癇檢測中通常會忽略的多種信息來源,包括腦電圖電極的位置和它們監(jiān)測的大腦區(qū)域,人工智能可以識別出表明癲癇發(fā)作可能發(fā)生時間的模式或特征。這種技術(shù)還可以幫助系統(tǒng)用較少的數(shù)據(jù)生成準確的結(jié)果,即使在訓練數(shù)據(jù)中可能只有少數(shù)示例的罕見癲癇類型中也是如此。

“通常,對于最簡單的用例,人工智能系統(tǒng)可以判斷某人是否患有癲癇,因為這是一個簡單的二元分類,”論文合著者、計算機科學、電氣工程和空間科學教授賽勒斯·沙哈比(CyrusShahabi)表示。“但有些不同類型的罕見癲癇不容易分類——現(xiàn)有技術(shù)在這項任務(wù)中的準確率很低。”

以失張力性癲癇為例,這是一種罕見的癲癇類型,經(jīng)常影響兒童,并引發(fā)突然失去肌肉控制和虛脫。在這種情況下,該系統(tǒng)將研究大腦區(qū)域的空間關(guān)系,并優(yōu)先考慮涉及肌肉控制的大腦區(qū)域,例如運動皮層、基底神經(jīng)節(jié)、小腦和腦干,以識別指示失張力性癲癇的活動模式。

“在我們的框架中,我們擁有大腦各個部分的空間關(guān)系、語義和描述,”論文主要作者、由Shahabi指導(dǎo)的計算機科學博士生ArashHajisafi說道。“所有這些信息都被納入其中,以幫助模型找出此類癲癇發(fā)作的相關(guān)特征。因此,即使你向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入少量樣本,它仍然會學習。”

研究人員表示,這項研究的目的不是取代醫(yī)生,而是補充醫(yī)生對難以發(fā)現(xiàn)的病例的知識。南加州大學神經(jīng)學家、神經(jīng)學教授保羅·湯普森(PaulThompson)沒有參與這項研究,他認為這是一個令人欣喜的突破,可能會改變臨床神經(jīng)學的“游戲規(guī)則”。

湯普森表示:“了解癲癇發(fā)作類型對于早期治療至關(guān)重要,但大腦活動的記錄極其復(fù)雜。這一突破讓人工智能能夠檢測出人類難以識別的模式,讓臨床醫(yī)生能夠更輕松、更快速、更可靠地完成這項任務(wù)。”

研究人員希望該技術(shù)未來能夠被融入到向智能手機提供信息的可穿戴傳感器中。

“腦部癲癇發(fā)作非常突然,因此及早發(fā)現(xiàn)癲癇發(fā)作確實可以挽救生命,”Shahabi說道。“如果該系統(tǒng)檢測到腦電波有任何異常,就會發(fā)報。這將為癲癇的診斷和治療帶來難以置信的機會。”

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