日前在《IEEE》發表的一項研究，美國路易斯安那大學的科研人員成功研發一種，可以提前 1 小時預測癲癇症發作的人工智能模型，而且成功預測率更高達 99.6%。研究人員表示，現時全球患癲癇症的人數有 5,000 萬，當中 7 成患者能夠透過藥物控制癲癇症發作。
問題是癲癇症發作前甚少會有預警，透過人工智能預測癲癇症發作，就能讓患者有足夠時間應對病情，大大改善他們的生活質素。通過腦電圖測試分析大腦活動，從而開發預測模型，過往亦有類似研究出現過，不過大腦活動模式各有不同令難度大增，所以需要人手提出分析。美國路易斯安那大學的科研人員則將大腦特徵結合分類過程，交由自動化系統處理，令效率和精準度都大大提高。
研究人員引進深度學習演算法，收集不同電極點記錄的大腦活動特徵，進一步提升預測的準確性。研究人員為 22 為癲癇症患者進行測試，發現預測模型的準確度達 99.6%，誤報率僅為每小時 0.004 次。研究人員稱研發一種可以放置在智能手錶的晶片，還有內置於頭盔的感應器，希望能夠幫助癲癇症患者。
來源：TNW
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