Forscher des Instituts für Systems and Computer Engineering, Technology and Science (INESC TEC), in Porto, eine Lösung geschaffen, die es ermöglicht, Epilepsie-Anfälle mithilfe künstlicher Intelligenz in „nahezu echter“ Zeit zu klassifizieren.

In einer Erklärung sagte das Porto-Institut, dass die Untersuchung in der Zeitschrift veröffentlicht wurde Naturwissenschaftliche Berichte, ermöglicht die „automatische Klassifizierung“ und „nahezu in Echtzeit“ von epileptischen Anfällen durch ein Infrarotradar und dreidimensionale Videos (3D).

Die in Zusammenarbeit mit Forschern der Universität München (Deutschland) entwickelte Computerlösung stellt einen „innovativen Ansatz“ dar, da sie diese neurologischen Ereignisse anhand von Zwei-Sekunden-Videobeispielen klassifiziert.

Für die Werkzeugentwicklung Die Forscher nutzten die „größte Datenbank synchroner 3D-Videos mit Elektroenzephalogrammen“, extrahierten Informationen zu 115 Anfällen und entwickelten einen Ansatz auf der Grundlage von „Deep Learning“.Das heißt, eine Technik der künstlichen Intelligenz, die auf einem Computer die Prozesse nachahmt, durch die Menschen mithilfe von Algorithmen bestimmte Arten von Wissen erwerben.

„Die Untersuchung zeigte die Machbarkeit eines Unterstützungssystems für Diagnose und Überwachung, das es ermöglicht, zwischen Anfällen mit Ursprung im Frontal- und Temporallappen des Gehirns (die häufigsten bei Epilepsie) und nicht-epileptischen Ereignissen zu unterscheiden“, stellt das Institut klar.

Der INESC TEC-Forscher Tamás Karácsony, der im Kommuniqué zitiert wird, erklärt dies Die Lösung erkennt „spezifische Bewegungen in verschiedenen Körperteilen des Patienten“ sowie „Dynamik, biomechanische Aspekte, Geschwindigkeitsmuster, Beschleunigung oder Bewegungsumfang“ epileptischer Anfälle.

Epilepsie ist eine chronische neurologische Erkrankung, die 1 % der Weltbevölkerung betrifft. Epileptische Anfälle sind eines der Hauptsymptome der Krankheit und entscheidend für die Diagnose möglicher Vorkommnisse.

Die Analyse dieser Anfälle wird „im Allgemeinen durch Videos und Elektroenzephalogramme in Epilepsie-Überwachungseinheiten von spezialisierten Gesundheitsfachkräften durchgeführt“.sondern die „hohe Variabilität“ macht diese Technik „eingeschränkt“.

„Obwohl vielversprechend, hängen die automatischen und halbautomatischen Ansätze mit Computer Vision immer noch vom menschlichen Eingreifen ab“, sagt INESC TEC.

Der ebenfalls in der Erklärung erwähnte Studienkoordinator João Paulo Cunha betont, dass die „Tauglichkeit der Lösung zur Unterstützung der Überwachung“ der Krankheit nachgewiesen wurde.

Der Co-Autor der Studie und Leiter der Epilepsie-Monitoring-Einheit an der Universität München, Jan Rémi, ergänzt, dass die Lösung später im ambulanten Setting zum „Anfallsmonitoring“ sowie „bei der Behandlung refraktärer Patienten“ eingesetzt werden könne Epilepsie“.