Epilepsie ist eine schwächende neurologische Erkrankung, die das Leben der Betroffenen und der Menschen um sie herum völlig stört.
Im Laufe der Jahre hat die Technologie begonnen, hart zu arbeiten, um die Auswirkungen von Epilepsie-Anfällen einzudämmen oder auf irgendeine Weise zu verhindern.
Heute gibt es eine technologische Innovation, die die Vorhersage von Anfällen zu jeder Tageszeit noch präziser macht.
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Ein System von künstliche Intelligenz schafft es, den Beginn von Anfällen mit einer Genauigkeitsrate von 99,6% zu antizipieren, und dies bis zu einer Stunde, bevor sie auftreten.
Entwickelt von Hisham Daoud e Magdy Bayoumi der University of Louisiana in Lafayette kombiniert EEG-Technologie (Elektroenzephalogramm) und ein auf maschinellem Lernen basierendes Vorhersagemodell.
Die ersten Versionen dieses Systems verwendeten die beiden Techniken in getrennten Schritten: Heute geschieht alles parallel, was den Prognoseprozess wesentlich weniger umständlich macht.
Durch die Kombination der Analyse- und Klassifizierungsprozesse in einem einzigen automatisierten Ablauf konnten Daoud und Bayoumi schnellere und genauere Vorhersagen erhalten.
Dieses System kann eine große Hilfe für epileptische Patienten sein, die in vielen Fällen Anfälle durch Medikamente kontrollieren können.
Labortests
Die Forscher testeten ihr System an 22 Patienten im Boston Children's Hospital. Um dieses Ergebnis zu erzielen, muss das System von Zeit zu Zeit auf den einzelnen Patienten „kalibriert“ werden, indem eine erste Überwachungszeit durchgeführt wird. Die geeigneten Orte? Diejenigen außerhalb der Kliniken: zu Hause und am Arbeitsplatz, wo die meisten epileptischen Anfälle auftreten können. Bereits auf dem Markt befindliche EEG-Elektroden können sicher verwendet werden.
Das Team arbeitet derzeit an einem benutzerdefinierten Chip, um die Algorithmen zu verarbeiten. "Wir widmen uns dem Design eines effizienten Geräts, das diesen Algorithmus verwendet und die optimale Größe, den optimalen Verbrauch und die optimale Geschwindigkeit für den Heimgebrauch aufweist." fügte er hinzu Daoud.
Das System gegen Anfälle wurde in einer in der Zeitschrift veröffentlichten Studie beschrieben IEEE-Transaktionen auf biomedizinischen Schaltkreisen und Systemen.
