В определённых областях неврологии и нейрохирургии, таких как эпилептология или нейрореаниматология, электроэнцефалография (ЭЭГ) является одним из ключевых методов исследования. Пациенты с соответствующими проблемами поступают повсеместно, чего не скажешь о доступности экспертной оценки специалистом, умеющим расшифровывать ЭЭГ.
Можно ли обучить модель искусственного интеллекта (ИИ) интерпретировать стандартные клинические электроэнцефалограммы (ЭЭГ) с точностью, эквивалентной точности специалистов?
В этом диагностическом исследовании на 30493 ЭЭГ была обучена модель искусственного интеллекта (SCORE-AI), вначале для того, чтобы отделять нормальные ЭЭГ от аномальных, а затем для классифицирования аномальных ЭЭГ как: ЭЭГ с фокальной эпилептиформной активностью, ЭЭГ с генерализованной эпилептиформной активностью, ЭЭГ с фокальными неэпилептиформными изменениями и ЭЭГ с диффузными неэпилептиформными изменениями. SCORE-AI была валидирована с использованием трех независимых наборов данных, состоящих из 9945 ЭЭГ, не использованных для обучения; SCORE-AI смогла достигнуть диагностической точности, подобной специалистам.