Un Nou Sistem de Inteligență Artificială Ar Putea Crea Mai Multe Speranțe Pentru Persoanele Cu Epilepsie

Așa cum raportează Endgadget, doi cercetători în domeniul inteligenței artificiale ar fi putut crea un sistem care oferă noi speranțe pentru persoanele care suferă de epilepsie – un sistem „care poate prezice crizele epileptice cu o acuratețe de 99,6%, și poate face acest lucru cu până la o oră înainte de apariția crizelor.

Acest lucru nu ar fi prima nouă descoperire, deoarece cercetătorii de la Universitatea Tehnică (TU) din Eindhoven, Țările de Jos, au dezvoltat anterior un braț de armă inteligent care poate prezice crizele epileptice în timpul nopții. Dar acuratețea și intervalul de timp scurt în care noul sistem de inteligență artificială poate funcționa, așa cum notează IEEE Spectrum, oferă mai multe speranțe pentru aproximativ 50 de milioane de persoane din întreaga lume care suferă de epilepsie (conform datelor de la Organizația Mondială a Sănătății). Din acest număr de pacienți, 70% dintre ei pot controla crizele cu medicamente, dacă sunt luate la timp.

Noul sistem de inteligență artificială a fost creat de Hisham Daoud și Magdy Bayoumi de la Universitatea din Louisiana la Lafayette și este lăudat ca „un salt major înainte față de metodele de predicție existente.” Așa cum explică Hisham Daoud, unul dintre cei doi cercetători care au dezvoltat sistemul, „Din cauza timpului imprevizibil al crizelor, epilepsia are un efect puternic psihologic și social asupra pacienților.”

Așa cum se explică, „fiecare persoană prezintă modele cerebrale unice, ceea ce face dificilă prezicerea exactă a crizelor.” Până acum, modelele existente preziceau crizele „într-un proces în două etape, în care modelele cerebrale trebuie extrase manual și apoi se aplică un sistem de clasificare”, care, așa cum explică Daoud, a adăugat timpul necesar pentru a face o prezicere a crizei.

În abordarea lor, prezentată în un studiu publicat pe 24 iulie în IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, „procesele de extragere a caracteristicilor și de clasificare sunt combinate într-un singur sistem automatizat, care permite o prezicere mai timpurie și mai exactă a crizelor.”

Pentru a crește și mai mult acuratețea sistemului lor, Daoud și Bayoumi „au incorporat o altă abordare de clasificare, prin care un algoritm de învățare profundă extrage și analizează caracteristicile spațio-temporale ale activității cerebrale a pacientului din diferite locații de electrozi, ceea ce crește acuratețea modelului lor.” Deoarece „înregistrările EEG pot implica multiple „canale” de activitate electrică”, pentru a grăbi și mai mult procesul de prezicere, cei doi cercetători „au aplicat un algoritm suplimentar pentru a identifica canalele cele mai potrivite de activitate electrică.”

Sistemul complet a fost testat pe 22 de pacienți la Spitalul de Copii din Boston. Deși dimensiunea eşantionului a fost mică, sistemul s-a dovedit a fi foarte precis (99,6%), și a avut „o tendință scăzută de a produce false pozitive, la 0,004 alarme false pe oră.”

Așa cum a explicat Daoud, următorul pas ar fi dezvoltarea unui circuit integrat personalizat pentru a procesa algoritmii. „Suntem în prezent la lucru cu proiectarea unui dispozitiv eficient care să implementeze acest algoritm, luând în considerare multe aspecte, cum ar fi dimensiunea sistemului, consumul de energie și latența, pentru a fi potrivit pentru aplicații practice într-un mod confortabil pentru pacient.”