新的AI系统可以为癫痫患者带来更多希望

正如Endgadget报道的那样，两名AI研究人员可能已经创建了一个系统，该系统为患有癫痫病的人们带来了新的希望-该系统“可以预测癫痫发作的准确性为99.6%”，并且可以在癫痫发作发生前的一个小时内完成。

这并不是第一个新进展，因为以前荷兰埃因霍温技术大学(TU)的研究人员开发了一种可以预测夜间癫痫发作的智能手臂手环。但是正如IEEE Spectrum所指出的那样，新的AI系统可以工作的准确性和较短的时间范围，为世界各地约有5000万人患有癫痫病(基于世界卫生组织的数据)带来了更多希望。在如此多的患者中，如果按时服药，他们中的70%可以通过药物控制癫痫发作。

新的AI系统是由路易斯安那大学拉斐特分校的Hisham Daoud和Magdy Bayoumi创建的，被誉为“对现有预测方法的一次重大飞跃。”正如开发该系统的两位研究人员之一Hisham Daoud所说，“由于癫痫发作时间意外，癫痫症对患者具有强烈的心理和社会影响。”

正如所解释的那样，“每个人都表现出独特的大脑模式，这使得很难准确预测癫痫发作。”到目前为止，以前存在的模型都预测癫痫发作的过程分为两个阶段，其中必须手动提取大脑模型，然后再提取大脑模型。如Daoud解释的那样，将应用分类系统”，这增加了做出癫痫发作预测所需的时间。

在7月24日发表在IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems上的一项研究中解释的方法中，“特征提取和分类过程被组合到单个自动化系统中，从而可以更早，更准确地预测癫痫发作。”

为了进一步提高他们的系统的准确性，Daoud和Bayoumi“采用了另一种分类方法，其中深度学习算法从不同的电极位置提取并分析患者大脑活动的时空特征，从而提高了模型的准确性。”读数可能涉及多个电活动的“通道”，以加快预测过程，而且，两位研究人员还“应用了另一种算法来识别最合适的电活动预测通道。”

然后，在波士顿儿童医院对22名患者进行了完整的系统测试。尽管样本量很小，但该系统被证明非常准确(99.6%)，并且“误报率很低，每小时发生0.004次误报。”

正如Daoud解释的那样，下一步将是开发用于处理算法的定制计算机芯片。“我们目前正在设计部署此算法的高效硬件[设备]，考虑到许多问题，例如系统大小，功耗和等待时间等，这些问题将以舒适的方式适合患者的实际应用。”