Исследователи Балтийского федерального университета имени И. Канта разработали метод автоматизированного анализа эпилептических приступов, который способен ускорить процесс диагностики этого заболевания. Статья с результатами исследования опубликована в журнале The European Physical Journal Special Topics.
Одна из основных проблем при диагностике эпилепсии заключается в определении типа приступа и его причин. Обычно пациенту требуется пройти длительное наблюдение в стационаре, которое может занять несколько дней, во время которого регистрируют активность мозга с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ). В последующем данные анализируются вручную для выявления признаков болезни, что занимает много времени и может повлиять на объективность результатов.
Учёные предложили новый метод диагностики, который использует каскадную систему, интегрирующую искусственный интеллект (ИИ) и экспертные знания о физиологии эпилепсии. Этот подход учитывает характеристики «сырых» клинических данных и позволяет быстрее ставить диагноз.
«Разработка проводит предварительный анализ записи, выделяя участки, которые может свидетельствовать о приступах. Врач затем оценивает указанные участки, подтверждая или опровергая выводы системы», — отметил Вадим Грубов, старший научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и ИИ БФУ имени И. Канта.
По мнению специалиста, такое сочетание автоматизированного анализа и врачебной экспертизы может снизить время исследования до 90-95%, сохраняя при этом высокую точность диагностики.
