Ученые смогли предсказывать эпилепсию по результатам электроэнцефалографии
Искусственный интеллект, способный диагностировать бессудорожную эпилепсию по результатам электроэнцефалографии (ЭЭГ), разработала группа исследователей из Санкт-Петербургского государственного университета, НМХЦ имени Н. И. Пирогова, Университета Иннополис, БФУ имени Иммануила Канта и научно-производственной компании «Иммерсмед», сообщает пресс-служба СПбГУ 4 августа на официальном интернет-портале вуза.
Ученые создали программу для диагностики бессудорожных эпилептических припадков. Впервые в мире для решения данной задачи была применена теория экстремальных значений, с помощью которой описывают экстремальные события. Созданный алгоритм уже проходит доклинические испытания, его точность составляет 80%.
Отмечается, что эпилептические приступы возникают из-за внезапного электрического разряда в нейронах головного мозга, которые почти невозможно предсказать заранее. У одного и того же больного приступы могут отличаться между собой, и припадки не всегда сопровождаются судорогами. Своевременная диагностика эпилепсии может предотвратить негативные последствия для больного.
Ранее ученые подтвердили гипотезу, согласно которой эпилептические приступы можно рассматривать как экстремальное явление в живых системах. С математической точки зрения это означает, что их можно сравнить с такими экстремальными событиями, как тропические ливни или волны-убийцы в океане, которые невозможно спрогнозировать.
Подтверждение гипотезы произошло после того, как ученые проанализировали динамику возникновения припадков у крыс с генетической предрасположенностью к эпилепсии и изучили спектральные шумовые характеристики электроэнцефалограмм пациентов с эпилепсией. В результате специалисты нашли признаки, позволяющие отнести эпилептические припадки к разряду экстремальных явлений. В первую очередь, такими признаками являются усиление шума на ЭЭГ перед эпилептическим разрядом и специфические распределения энергии электрической активности мозга.
Подтверждение гипотезы сделало возможным применить в диагностике эпилепсии математические методы теории экстремальных значений, описывающей определенные режимы поведения сложных систем, для которых характерны резкие и масштабные изменения. С помощью математических методов можно определить вероятность возникновения экстремальных событий.
Диагностика эпилепсии обычно начинается с проверки результатов ЭЭГ. Электроэнцефалографию проводят несколько дней, а затем врач анализирует длинные записи ЭЭГ, что занимает не менее часа. Исследователи воспользовались теорией экстремальных значений, чтобы создать искусственный интеллект, помогающий врачам искать эпилептическую активность на электроэнцефалограмме.
Как сообщил ведущий научный сотрудник СПбГУ с кафедры теоретической кибернетики и главный научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ имени Канта Александр Храмов, до сих пор не удавалось создать универсальный искусственный интеллект, способный распознавать эпилептическую активность мозга на ЭЭГ. Причиной являлись небольшая длительность приступов по сравнению с «нормальной» активностью, а также индивидуальная картина активности мозга каждого человека.
Ученые вышли из положения, предоставив искусственному интеллекту не готовую размеченную базу данных, а большой неразмеченный массив, и поручили искать любые отклонения от нормы. Полученная программа была протестирована на результатах ЭЭГ 83 пациентов НМХЦ имени Н. И. Пирогова. Правильность оценки проводилась сравнением результатов с электроэнцефалограммами, на которых эпилептические приступы были заранее отмечены эпилептологом. Выяснилось, что оценка созданного алгоритма совпала с отметками врача в 80% случаев.
На втором этапе исследователи исключили из эксперимента 23 записи ЭЭГ, сделанные недостаточно качественно. В этих записях помехи могли возникнуть из-за неточной установки электродов. В результате достоверность выводов искусственного интеллекта составила уже 100%.
Результаты исследования опубликованы в журнале Scientific Reports.
