Российские ученые создали нейросеть для диагностики бессудорожной эпилепсии

Ученые из России создали алгоритм для диагностики бессудорожной эпилепсии с точностью до 80%

Нейросеть для диагностики бессудорожных эпилептических припадков по результатам электроэнцефалографии разработали российские ученые из СПбГУ и других исследовательских центров. Об этом «Газете.Ru» сообщили в Минобрнауки.

Ученые протестировали нейросеть на электроэнцефалограммах 83 пациентов НМХЦ им. Н.И. Пирогова. Чтобы проверить, как часто ошибается ИИ, результаты сравнили с ЭЭГ, на которых эпилептические приступы были заранее отмечены врачами. Выводы нейросети и врача совпадали в 80% случаев. Более того, после исключения из экспериментов 23 некачественных записей ЭЭГ, достоверность выводов ИИ достигла 100%.

«Электроэнцефалографию зачастую проводят несколько дней. Затем врач самостоятельно без какой-либо помощи компьютера анализирует длинные записи ЭЭГ, что занимает не менее часа. С помощью нового алгоритма мы рассчитываем сократить это время до пяти минут», – пояснил «Газете.Ru» Александр Храмов, ведущий научный сотрудник СПбГУ (кафедра теоретической кибернетики), руководитель лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Университета Иннополис и главный научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ им. Канта.

Эпилепсия, протекающая без припадков и судорог – явление, встречающееся довольно часто у взрослых и детей. Такой тип заболевания опасен как для пациента, так и для окружающих. Главное его проявление – помрачение сознания. При этом человек может неосознанно нанести вред себе и близким, поэтому важно диагностировать такие приступы.

Эпилептические приступы возникают из-за внезапного электрического разряда в нейронах головного мозга — их почти невозможно предсказать заранее. Припадки могут не иметь явных симптомов, но все равно вредят нервной системе больного.

Сейчас нейросеть проходит доклинические испытания в НМХЦ им. Н.И. Пирогова. В дальнейшем ученые планируют ее усовершенствовать, дав возможность обучаться и без участия человека, а также выяснить, почему она не смогла распознать эпилептическую активность у 23 человек. В перспективе точность работы алгоритма должна вырасти минимум до 95%, рассчитывают исследователи.