莫纳什大学研究人员通过机器学习加快癫痫诊断速度

莫纳什大学与Alfred Health和墨尔本皇家医院共同进行的一项新研究揭示了机器学习技术如何用于自动化癫痫诊断。

作为研究的一部分，莫纳什大学的研究人员将来自阿尔弗雷德健康公司和墨尔本皇家医院的400多份患有和不患有癫痫病的患者的脑电图（EEG）记录应用于一个机器学习模型。用各种数据集训练该模型，使其能够自动检测癫痫的迹象–或脑电图记录中被称为 “尖峰 “的异常活动。

“第一阶段的目标是评估参与检测大脑神经元之间异常电记录的现有模式，称为癫痫活动。这些异常通常是尖锐的尖峰，从患者脑电图扫描的节律模式中脱颖而出，”莫纳什大学IT学院数据科学与人工智能系高级讲师Levin Kuhlmann解释说。

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该院的项目研究员和博士生Doug Nhu表示，将机器学习应用到这个过程中，有可能解放医疗专业人员的时间，因为目前诊断癫痫的过程往往是一个漫长的过程。

“能够在各种数据集上应用机器学习模型，表明我们有能力创建一个比现有模型更可靠、更自适应、更智能的算法，使我们的模型在实际应用场景中更有用，比如在诊所中诊断患者，”他说。

该大学表示，除了诊断癫痫患者外，机器学习技术还有可能被用作神经病学研究生的培训工具，他们可以将该技术作为基线，与癫痫患者的记录进行比较。

“我们这项研究的计划将是继续改进目前的模型，并进一步针对其他医院的额外数据集进行训练，”莫纳什大学医学院神经科学系的Patrick Kwan说。

“我们的目标是开发一种准确的算法，该算法将在多个医院环境中可靠，并可用于癫痫诊断的早期阶段，从常规和睡眠剥夺的脑电图记录中。”

据Kuhlmann介绍，项目的下一阶段，机器学习模型将专注于检测新型癫痫发作和预测方法。

来源: https://www.zdnet.com/article/monash-university-researchers-speed-up-epilepsy-diagnosis-with-machine-learning/