В СПбГУ создали новую программу для диагностики эпилепсии

Группа ученых из России разработала программу на основе искусственного интеллекта, способную диагностировать бессудорожную эпилепсию по результатам электроэнцефалографии. Впервые в мире для этих целей была использована теория экстремальных значений, сообщила в четверг пресс-служба Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ).

Теория экстремальных значений - математический метод, который позволяет описывать определенные режимы поведения сложных систем, для которых характерны резкие и масштабные изменения.

"Группа исследователей <...> создала программу для диагностики бессудорожных эпилептических припадков по результатам электроэнцефалографии (ЭЭГ). Впервые в мире для решения этой задачи применили теорию экстремальных значений, с помощью которой описывают экстремальные события - эпидемии, торнадо или крупные пожары. Точность работы алгоритма, который уже проходит доклинические испытания, составила 80%", - говорится в сообщении.

Как уточняется, в состав группы вошли специалисты из СПбГУ, НМХЦ имени Н. И. Пирогова, Университета Иннополис, БФУ имени Иммануила Канта и сотрудники научно-производственной компании "Иммерсмед".

Эпилептические приступы возникают в результате внезапного электрического разряда в нейронах головного мозга, их практически невозможно предсказать, и у каждого больного они имеют свои особенности. В ходе исследования ученым удалось доказать при помощи припадков у крыс гипотезу, что эпилептические приступы можно рассматривать как экстремальное явление в живых системах. В первую очередь было замечено усиление шума на ЭЭГ перед эпилептическим разрядом, а также специфические распределения энергии электрической активности мозга.

По данным пресс-службы, именно этот вывод позволил ученым первыми в мире воспользоваться математическим методом - теорией экстремальных значений для поиска эпилептической активности на электроэнцефалограмме. Ранее математики использовали ее для определения вероятности возникновения торнадо, эпидемии, крупных пожаров. Уникальность разработки состоит в том, что она способна выявлять любые отклонения от нормы у каждого отдельного пациента, чего до сих пор не удавалось сделать, ведь активность мозга у человека индивидуальна, а длительность приступов небольшая. Новый алгоритм также позволит сократить анализ данных записи ЭЭГ с часа до пяти минут.

Планы по усовершенствованию разработки

Сейчас нейросеть проходит доклинические испытания в НМХЦ имени Н. И. Пирогова, но в планах ученых ее усовершенствовать. "Следующим этапом станет создание гибридной системы - алгоритма, в котором неконтролируемое и контролируемое обучение будут сочетаться. <...> Рассчитываем поднять точность работы алгоритма как минимум до 95%", - привели в пресс-службе слова руководителя Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Университета Иннополис Александра Храмова.