Йеспер Твейт, Харальд Орлиен, Сергей Плис и др.
JAMA Neurology 2023 Aug 1, Volume 80, Number 8, p805-812
Электроэнцефалография (ЭЭГ) является одним из ключевых методов исследования в неврологии и нейрохирургии, особенно в эпилептологии или нейрореаниматологии. Пациенты с соответствующими проблемами поступают повсеместно, чего не скажешь о доступности экспертной оценки в расшифровке ЭЭГ.
В этом многоцентровом исследовании включались ЭЭГ пациентов в возрасте старше 3 месяцев на момент записи ЭЭГ, не находившихся в критическом состоянии. SCORE-AI была валидирована с использованием трех независимых наборов тестовых данных: многоцентрового набора данных из 100 репрезентативных ЭЭГ, оцененных 11 экспертами, одноцентрового набора данных из 9785 ЭЭГ, оцененных 14 экспертами, а также для сравнения с ранее опубликованными моделями ИИ — набор данных из 60 ЭЭГ с внешним эталонным стандартом. У исследователей получилось обучить и валидировать модель искусственного интеллекта (ИИ) SCORE-AI (Standardized Computer-based Organized Reporting of EEG — Artificial Intelligence), которая не хуже, чем люди-специалисты, могла если не описывать ЭЭГ полностью, то хотя бы отличать от нормы четыре основных вида отклонений ЭЭГ: ЭЭГ с фокальной эпилептиформной активностью, ЭЭГ с генерализованной эпилептиформной активностью, ЭЭГ с фокальными неэпилептиформными изменениями и ЭЭГ с диффузными неэпилептиформными изменениями.
Такая точность уже позволяет подтолкнуть клиницистов к нужному клиническому решению в условиях недостатка экспертов в области ЭЭГ, а также повысить эффективность и взаимосогласованность работы специализированных эпилептологических центров.
https://jamanetwork.com/journals/jamaneurology/fullarticle/2806244 doi:10.1001/jamaneurol.2023.1645