Модель машинного обучения определит эпилепсию по ритмам головного мозга с точностью свыше 90 %. Об разработке сообщили в пресс-службе вуза.

Технология поможет врачам оценивать шанс развития эпилепсии у пациентов до появления судорог. Кроме того, метод может использоваться при снятии энцефалограммы у представителей профессий, связанных с особым риском и ответственностью: пилотов, водителей, силовиков.

Сегодня диагностика эпилепсии по электроэнцефалограмме требуют длительной записи активности головного мозга. Причём диагноз ставится только в случае, когда на ЭЭГ виден припадок, но в 30% случаев электрографически зафиксировать судорожную активность не удаётся

Учёные ННГУ предложили использовать для оценки межсудорожную активность мозга.

«По волнам ритмов мозга можно оценить его состояние, увидеть гипервозбудимость, понять, что мозг работает неправильно. Для такой оценки наша модель использует около 200 параметров ритмов мозга, указывающих на здоровую или патологическую активность», – подчеркнул старший научный сотрудник лаборатории «Искусственный интеллект в кардио- и нейронауке» Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта ННГУ им. Н.И. Лобачевского Антон Мальков.

Протестировать модель планируется в Институте педиатрии Университетской клиники ПИМУ ), НИКИ педиатрии и детской хирургии им. Ю.Е. Вельтищева, РНИМУ им. Н.И. Пирогова, медико-генетическом центре «Геномед» (Москва).

В будущем учёные обучат систему определять по ЭЭГ не только наличие, но и тип эпилепсии, указывающий на её причины.