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人工智能算法研究脑电波来预测癫痫发作
来自墨尔本大学和 IBM 澳大利亚研究院的科学家在利用 AI 算法开发预测癫痫发作的能力方面取得了巨大进展。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）来自墨尔本大学和 IBM 澳大利亚研究院的科学家在利用 AI 算法开发预测癫痫发作的能力方面取得了巨大进展。
使用模仿大脑活动的深度学习技术，系统自动分析患者的脑电活动，将癫痫发作预测率提高高达 69%，并让患者有时间识别癫痫发作。
人工智能算法越来越多地应用于医疗保健领域，从解决化学组合到发现新药和提供营养建议。然而，在大多数情况下，算法与医疗专业人员的结合可以更好地发挥作用，从而使决策者能够以最有效的方式做到这一点。
AI 已经表明，脑电图数据可以被分析并应用于全自动、针对患者的移动系统。开发的系统是根据之前从许多多年来经历过癫痫发作的患者收集的脑电图数据准备的。通过将癫痫发作数据与癫痫发作前大脑正常的患者数据集进行比较，系统能够识别表明癫痫发作的重复模式。
该系统尚未广泛使用，因为开发的模型是针对患者的。然而，该研究指出了正确的数据如何帮助患者。研究人员表示：“我们希望开发一种可穿戴的、针对患者的癫痫发作预警系统——这可以是短信，甚至可以是反馈手环。”