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基于人工智能的新方法可以帮助预测癫痫的结果

2019-08-12 18:56:45 健康85℃

  基于人工智能的新方法可以帮助预测癫痫的结果由James Ives评论,MPsychOct 3 2018 南卡罗来纳医科大学(MUSC)神经学家开发了一种基于人工智能的新方法,最终可以帮助患者和医生权衡利用脑外科手术治疗由癫痫引起的衰弱性癫痫发作的利弊。本研究的重点是内侧颞叶癫痫(TLE),发表于2018年9月的“癫痫症”杂志上。除了将这种分析方法纳入临床医生决策过程的临床意义之外,这项工作还突出了人工智能如何推动医学领域的变革。尽管可获得的癫痫药物数量有所增加,但多达三分之一的患者对药物治疗无效或无反应。不受控制的癫痫有许多与癫痫发作相关的危险,包括摔伤,呼吸问题,甚至猝死。由于正常活动受损,癫痫发作的癫痫发作也会大大降低生活质量。对于对药物没有反应的患者,通常建议进行癫痫手术。许多患者对于接受脑部手术犹豫不决,部分原因在于担心手术风险以及事后一年内只有约三分之二的患者无癫痫发作。为解决这一癫痫病人治疗中的这一重要差距,MUSC神经病学系的Leonardo Bonilha博士及其团队希望预测哪些患者在手术后可能无癫痫发作。神经病学系主任Gleichgerrcht博士解释说,他们试图“结合先进的神经影像学和计算技术来预测治疗癫痫发作时的手术结果,以便最终提高生活质量”。为了做到这一点,由于该项目需要大量的数据分析,团队转向了一种称为深度学习的计算技术。全脑连接组是本研究的关键组成部分,是人脑中所有物理连接的图谱。通过对扩散磁共振成像(dMRI)的深入分析创建脑图,患者在临床中作为标准护理接受。在进行手术之前,通过dMRI对癫痫患者的大脑进行成像。深度学习是一种统计计算方法,属于人工智能领域,其中数据中的模式是自动学习的。大脑中的物理连接非常个性化,因此在多个患者中找到模式具有挑战性。幸运的是,深度学习方法能够以更统计可靠的方法隔离模式,以提供高度准确的预测。相关故事在患有自闭症症状的人的大脑中发现异常时间问题研究可以解释为什么维生素D对大脑健康至关重要。锻炼可以使老年男性的脑力得到比女性更好的目前,对难治性癫痫患者进行脑部手术的决定是基于一组临床变量,包括放射学研究的视觉解释。不幸的是,目前的分类模型在预测手术后的患者结果方面准确率为50%至70%。 MUSC神经科医生开发的深度学习方法准确率为79%至88%。这为医生提供了一种更可靠的工具,用于确定手术的益处是否超过患者的风险。这种新技术的另一个好处是不需要对患者进行额外的诊断测试,因为dMRIs通常在大多数中心与癫痫患者一起进行。第一项研究本质上是回顾性的,这意味着临床医生查看过去的数据。研究人员提出,理想的下一步将包括一项多地点前瞻性研究。在一项前瞻性研究中,他们将分析手术前患者的dMRI扫描,并在手术后至少一年内对患者进行随访。 MUSC神经学家还认为,整合大脑的功能连接组,这是一个跨不同大脑区域同时发生的神经活动的地图,可以增强预测结果。 Gleichgerrcht博士说,这项研究发展的新颖之处在于,这不是人与机器的问题,因为当我们听到人工智能时常常是恐惧。在这种情况下,我们使用人工智能作为额外的工具,最终做出关于外科手术干预的更明智的决定,该手术干预有望在大量患者中治愈癫痫。出处:http://academicdepartments.musc.edu/

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