难以诊断的早期癫痫,或将在人工智能新算法下得解

文/洞察新科技

最新在《大脑》杂志上发表了一项研究,科学家最新研发一种AI算法,能够检测出癫痫患者早期症状,甚至包括经验丰富的资深医师可能忽略的症状。根据最新的研究发现,英国和美国的居民癫痫发病率达1%,该疾病会导致患者大脑出现不受控制的脑电流爆发,从而引发痉挛抽搐。

在日常生活中,任何人都可能出现惊厥痉挛,但并不意味着他们都必然会患有癫痫,通常癫痫患者确诊之前可能不止一次出现痉挛抽搐。当大脑突然脑电流爆发时,就会出现癫痫,导致大脑运行中断,部分患者癫痫发作时人们仍保持警觉状态,能够感知到周围环境,而部分患者癫痫发作时会完全失去意识,处于极度危险境地。

有时癫痫患者会出现不同寻常的感觉、认知和活动,或者身体僵硬摔倒在地板上不断抽搐,在任何年龄时期,中风、脑感染、头部损伤或者出生时导致缺氧的问题都可能诱发癫痫,在超过50%以上的病例中,医师无法找到具体病因,相关治疗癫痫药物也无法完全治愈,但有助于停止或者减少癫痫发作,如果药物治疗仍无效,患者只能选择脑部手术。

而正是由于这一类的癫痫患者在早期并不容易被发现,因此英国伦敦大学学院研究团队基于AI研发了一种新的诊断方法,可以检测到63%的FCD症状。而这是之前医护人员很难检测到,也是诱发癫痫发作的重要因素之一。目前的试验研究证实,该AI算法能检测出患有一种罕见疾病的患者,准确率达到60%以上,相比之下,核磁共振成像未发现任何隐性症状。

研究结果表明,AI算法在扫描中发现了538例FCD症状,其中包括112例放射科医师无法检测到的病例。研究结果表明,AI算法在扫描中发现了538例FCD症状,其中包括112例放射科医师无法检测到的病例。这些新的研究让我们看到,基于AI的医疗诊断正在不断的成熟,未来的互联网医疗将不再是简单的互联网医疗,而是基于AI技术下的医疗实时监测与诊断。

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