近日，據(jù)外媒報(bào)道，美國(guó)路易斯安那大學(xué)的研究人員發(fā)表在《IEEE》上的一項(xiàng)新研究表明，他們研發(fā)了一種AI模型，可提前一小時(shí)預(yù)測(cè)癲癇的發(fā)作，成功率為99.6%。

研究人員指出，全世界有5000萬(wàn)癲癇患者，癲癇發(fā)作時(shí)很少有預(yù)警，七成患者可通過藥物控制癲癇發(fā)作。提前檢測(cè)到癲癇發(fā)作能夠極大改善患者的生活質(zhì)量，并為他們的應(yīng)對(duì)病情留出足夠的時(shí)間。

此前也有其他研究曾通過腦電圖測(cè)試分析大腦活動(dòng)開發(fā)預(yù)測(cè)模型，但因大腦活動(dòng)模式不同故難度較大，并且需手動(dòng)提取。但新研究將提取大腦特征及分類過程合并，交由自動(dòng)化系統(tǒng)處理，更加快速精準(zhǔn)。

研究人員還引入了深度學(xué)習(xí)算法來收集不同的電極點(diǎn)記錄下的大腦活動(dòng)特征，進(jìn)一步提升了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。研究人員對(duì)22位患者進(jìn)行測(cè)試后發(fā)現(xiàn)，該模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率99.6%，誤報(bào)率為每小時(shí)0.004次。

研究人員表示正在開發(fā)一種可以放置在智能手表中的芯片和嵌入頭盔中的傳感器來幫助癲癇患者。