雷鋒網按：近日，ibm研究人員在arxiv.org上發布了一篇題為「machine learning for seizure type classification: setting the benchmark」的**，闡述其通過ai閱讀腦電波影象，為癲癇患者進行分類的新方法。
癲癇，俗稱「羊角風」或「羊癲風」，是大腦神經元突發性異常放電，導致短暫的大腦功能障礙的一種慢性疾病。在中國，癲癇已成為神經科僅次於頭痛的第二大常見病，約有900萬患者飽受其困擾，其中僅有50%-60%的患者經過**能夠痊癒。
較低的**率源於癲癇複雜的發病機理及臨床表現，不同型別的癲癇患者需採取不同的**方式以及用藥配比。因此，對於癲癇病來說，準確的分類至關重要。
然而，臨床上並無很好的癲癇病分類及量化**方式，更多依賴於醫生的經驗，通過問詢患者家族病史、病情發作史等表層特徵，結合腦電圖及頭顱磁共振（mri）、ct、血糖、血鈣、腦脊液檢查等指標確定**方案。
這帶來了兩個問題。其一，醫生閱片需要花費大量的時間成本；其二，就算捕捉到異常放電的瞬間，僅靠醫生經驗也往往難以判斷癲癇類別，進而確定診療方案。
為了解決這一問題，ibm科學家們塑造了文章所述的ai演算法。研究人員採用美國坦普爾大學關於癲癇疾病的公開腦電圖資料集「tuh eeg seizure corpus」訓練模型，該資料集中包含2012例癲癇疾病患者的腦電圖及病症分類，橫跨8個癲癇類別。其中60%用作訓練資料，20%用作驗證資料，20%作為測試集。
團隊充分評估了多種機器學習分類演算法，最終選取表現最優的k-nn（k-nearest neighbor）演算法，取得了90.7%的準確率。
研究人員表示，此次實驗是機器學習技術首次被應用於癲癇疾病的分類工作，對改善患者的長期護理、及時進行藥物調整和遠端監測均具有影響意義。
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