人工智能预测癫痫症发作可提前1 小时预警

日前在《IEEE》发表的一项研究，美国路易斯安那大学的科研人员成功研发一种，可以提前1 小时预测癫痫症发作的人工智能模型，而且成功预测率更高达99.6%。研究人员表示，现时全球患癫痫症的人数有5,000 万，当中7 成患者能够透过药物控制癫痫症发作。

问题是癫痫症发作前甚少会有预警，透过人工智能预测癫痫症发作，就能让患者有足够时间应对病情，大大改善他们的生活质素。通过脑电图测试分析大脑活动，从而开发预测模型，过往亦有类似研究出现过，不过大脑活动模式各有不同令难度大增，所以需要人手提出分析。美国路易斯安那大学的科研人员则将大脑特征结合分类过程，交由自动化系统处理，令效率和精准度都大大提高。

研究人员引进深度学习演算法，收集不同电极点记录的大脑活动特征，进一步提升预测的准确性。研究人员为22 为癫痫症患者进行测试，发现预测模型的准确度达99.6%，误报率仅为每小时0.004 次。研究人员称研发一种可以放置在智能手表的晶片，还有内置于头盔的感应器，希望能够帮助癫痫症患者。