Новый ИИ предсказывает эпилептические припадки

Новейший ИИ может рассматривать мед данные и предвещать эпилептические верно ограниченное во времени болезненное состояние»>припадки (внезапно возникающее кратковременное, обычно многократно повторяющееся, четко ограниченное во времени болезненное состояние). Пока он работает лишь для отдельных пациентов, но в дальнейшем его можно станет применять и массово.

Исследователи из Вашингтонского института соединили искусственный ум (ИИ) с методикой теории систем для разработки наиболее действенного метода обнаружения и четкого определения эпилептического припадка в режиме настоящего времени.

Они растолковали, что большая часть схожих припадков случается, когда мозговая деятельность прерывается аномальной деятельностью нервных (орган животного, служащий для передачи в обычно расположенный в головном отделе тела и представляющий собой компактное скопление нервных клеток и их отростков»>мозг важной для организма информаци) клеток головного мозга (центральный отдел нервной системы животных и человека), предпосылкой которой являются возникающие в нервных (орган животного, служащий для передачи в мозг важной для организма информаци) клеточках головного мозга (центральный отдел нервной системы животных и человека) лишниие заряды. Эти заряды вызывают в нервной системе состояние некоординированного возбуждения, потому в протяжении недлинного временного промежутка <span class="wp-tooltip" title="центральный отдел нервной системы звериных не может работать нормально и возникает так именуемый эпилептический конвульсивный припадок (острое проявление болезни).

Ученые сделали из стволовых клеток <span class="wp-tooltip" title="центральный отдел нервной системы звериных, как у людского зародыша

При всем этом точность обнаружения припадков низкая, в особенности когда употребляются височные ЭЭГ-сигналы. Потому команда разработала методику сетевого вывода для облегчения обнаружения припадка.

«Наш способ дозволяет нам получать необработанные данные, потом обработать их вручную либо применять модель машинного обучения, чтоб добыть подходящую нам информацию. Основное преимущество нашего подхода состоит в том, что сигнал от 23 электродов анализируется сразу, а ненадобная информация сходу отсекается, потому нам не необходимо огромное количество вычислительных ресурсов. Специально для того, чтоб созидать общую картину состояния пациента, мы ввели параметр, который оценивает все источники инфы о нем».

В случае, если ИИ зафиксирует подозрительную либо страшную активность мозга (центральный отдел нервной системы животных и человека), он скажет о этом доктору. Пока этот способ необходимо разрабатывать для всякого пациента персонально. Последующим шагом является Интеграция машинного обучения для обобщения разных типов судорог у пациентов.

Читайте также

— Поглядите на закат в остальных мирах: как солнце входит на Марсе, Титане и Уране

— Неподалеку от нас обнаружены две суперземли: там могут отыскать жизнь

— На 3 денек заболевания большая часть нездоровых COVID-19 теряют чутье и нередко мучаются насморком

Источник