Алгоритъм за бърза диагностика на епилепсия съкращава с 95% работата на лекаря

Учени от Балтийския федерален университет „И. Кант“ и от Националния медико-хирургически център „Н. И. Пирогов“, Русия, разработват програма, която променя подхода за диагностициране на епилепсията.

Програмата за ранна диагностика на епилепсията

Програмата е наречена система за подпомагане на медицинските решения.

Създателите й казват, че благодарение на нея работата на лекаря се съкращава до 95%. Това е сериозно постижение като се има предвид, че в основата на използваните до момента методи за диагностика и лечение на епилепсията е електроенцефалографията (ЕЕГ), която регистрира електрическата активност на главния мозък. Обработването на резултатите от ЕЕГ на един болен може да продължи до шест часа.

Настоящата програма е в състояние самостоятелно да търси в масива от данни на електроенцефалографията признаци за необичайна електрическа активност, която е характерна за припадъка, състоянието, при което възниква патологична синхронизация на мозъчните неврони и да открива аномалии в електроактивността, които са сигнал за припадък – състояние, при което възниква патологична Този алгоритъм е в основата на системата за подпомагане на медицинските решения.

>>>Усъвършенстван метод на проф. Владимир Максименко прогнозира епилептичните припадъци

Системата за подпомагане на медицинските решения извършва предварителен подбор на ЕЕГ сигналите и подчертава онези фрагменти, за които има съмнение, че са пристъпи на епилепсия. Всичко това бива анализирано и оценено от специалист по епилепсия.

„Системата може да намали значително натоварването на лекаря като намали времето за обработка на електроенцефалографията от 6 или 8 часа до 10 – 20 минути“, обяснява един от съавторите на изследването Александър Храмов, главен научен сътрудник на Центъра за невротехнологии и изкуствен интелект на Балтийския федерален университет „И. Кант“.

Какво е особеното на новосъздадената програма? Както разясняват авторите, това е, че в основата й е машинно обучение, но без учител. За разлика от невронните мрежови системи, тя разкрива модели и скрити връзки независимо, в данни, които не са маркирани и без да разчита на предварително дефинирани модели.

Учените казват, че те прилагат за първи път в света този подход за диагностициране на епилепсия.

Или както казва Александър Храмов: „Ние не обучаваме предварително алгоритъма върху вече определена структура от данни, а му даваме свобода, когато прави анализа. По този начин автоматично подчертаваме специалните сигнали, които се различават от нормалната мозъчна активност и които най-често съответстват на епилептични припадъци!“

Предимствата на метода

Едно от големите предимства на метода е, че чрез него процесът на поставяне на диагнозата става по-прозрачен и може да бъде контролиран.

Предимство е и това, че рискът от грешки при поставянето на диагнозата намалява значително, защото окончателното решение взима специалистът по епилепсия.

Както поясняват учените традиционните подходи за машинно обучение работят по напълно контролиран начин като изискват сложни процедури за предварителна обработка, които отнемат много време. В същото време най-големият проблем при анализа на електроенцефалограмите е свързан със следите, които са резултат от движения на главата, мигане на очите и други.

„Предполагаме, че и припадъците, и тези знаци са редки събития, следователно отделянето им от останалите данни намалява сериозно информацията за по-късна обработка. Въз основа на случайния характер на тези събития и техния отличителен модел, ние предлагаме използването на алгоритми за откриване на аномалии. Тези алгоритми не се контролират и изискват минимална предварителна обработка“, пишат учените.

Екипът публикува резултатите в швейцарското научно списание Applied Science.

Програмата за бърза диагностика на епилепсия е важна стъпка напред, не само защото неврологичното заболяване засяга 50 000 000 души в света по данни на СЗО, но и защото много често гърчовете, които са основните му симптоми, често преминават без да има външни признаци и хората може дори да не подозират, че са болни.