Учёные БФУ им. Канта разработали метод автоматизированного анализа эпилептических приступов, который позволит ускорить диагностику заболевания. Исследование опубликовано в журнале The European Physical Journal Special Topics.
Одна из ключевых задач в диагностике эпилепсии — определение типа приступа и его причин. Обычно пациенту необходимо пройти долгое (до нескольких дней) наблюдение в стационаре, в течение которого регистрируется активность головного мозга с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ). После анализирует данные, вручную выявляя признаки заболевания. Это требует значительных временных затрат и может влиять на объективность результатов.
Учёные предложили новый подход к диагностике. Он основан на использовании каскадной системы, объединяющей искусственный интеллект (ИИ) и экспертные знания о физиологии эпилепсии. Метод учитывает особенности «сырых» клинических данных и позволяет быстрее поставить диагноз.
«Разработка выполняет предварительный анализ записи, помечая участки, которые могут содержать эпилептические приступы. Затем врач изучает отмеченные системой участки, подтверждая или опровергая её выводы», — пояснил старший научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ имени И. Канта Вадим Грубов.
По мнению эксперта, благодаря такому сочетанию автоматического анализа и экспертной оценки врача время исследование сократится до 90-95%, а точность диагностики останется высокой.
В Минздраве назвали факторы, влияющие на возникновение эпилепсии.
