新しいAIシステムがてんかん患者に新たな希望をもたらす

Endgadgetによると、2人のAI研究者は、てんかん患者にとって新たな希望をもたらすシステムを開発した。このシステムは、「てんかん発作を99.6パーセントの精度で予測することができ、発作が起こる1時間前に予測することができる」というものである。

これは、てんかんの予測に関する初めての新しい進歩ではない。以前、オランダのエインドホーベン工科大学（TU）の研究者たちは、夜間にてんかん発作を予測することができるスマートアームバンドを開発していた。しかし、IEEE Spectrumによると、新しいAIシステムの精度と短時間での予測能力は、世界中の約5000万人のてんかん患者にとって新たな希望をもたらすものである。世界保健機関（WHO）のデータによると、このうち70パーセントの患者は、適切な時期に薬を服用することで発作を制御することができる。

新しいAIシステムは、ルイジアナ大学ラファイエット校のHisham DaoudとMagdy Bayoumiによって開発されたもので、「既存の予測方法から大きな飛躍」と評価されている。Daoudは、「てんかん患者にとって、予測できない発作の時期は、強い心理的および社会的影響を与える」と説明している。

説明によると、「各人は独自の脳パターンを示すため、発作を正確に予測することは難しい」という。従来のモデルでは、発作を予測するために2段階のプロセスが必要で、まず脳パターンを手動で抽出し、次に分類システムを適用する必要があった。Daoudによると、このプロセスは、発作の予測に必要な時間を増加させていた。

彼らのアプローチは、7月24日にIEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systemsに掲載された研究論文で説明されている。「特徴抽出と分類のプロセスは、単一の自動化システムに統合されており、より早くて正確な発作予測を可能にしている」という。

さらに、DaoudとBayoumiは、深層学習アルゴリズムを使用して、患者さんの脳活動の空間的・時間的特徴を抽出し、分析することで、システムの精度を向上させた。EEG読み取りには複数の「チャネル」の電気活動が含まれることがあるため、予測プロセスをさらに高速化するために、最も予測に適した電気活動のチャネルを識別するための追加アルゴリズムを適用した。

完成したシステムは、ボストン子供病院の22人の患者でテストされ、サンプルサイズは小さかったものの、システムは非常に正確（99.6パーセント）で、誤報の率は非常に低い（1時間あたり0.004の誤報）ことが証明された。

Daoudによると、次のステップは、アルゴリズムを処理するためのカスタマイズされたコンピュータチップの開発である。「現在、システムのサイズ、消費電力、待ち時間など、多くの問題を考慮して、患者にとって実用的かつ快適な方法でアルゴリズムを展開する効率的なハードウェアの設計に取り組んでいる」という。