Исследователи разработали ИИ для различения эпилепсии и функциональных приступов — News-Medical
Исследователи разработали систему искусственного интеллекта EpiScreen, которая по неструктурированным записям в электронных медицинских картах помогает отличать эпилепсию от психогенных неэпилептических приступов. Ретроспективное исследование охватило 13 633 записи пациентов из двух медицинских учреждений, сообщает News-Medical.
Анализ медицинских записей
Для обучения и проверки EpiScreen использовали 3451 запись из базы MIMIC-IV медицинского центра Beth Israel Deaconess и 10 182 записи из репозитория клинических данных Университета Миннесоты. Метки данных соответствовали окончательным диагнозам, задокументированным врачами. Пациентов с одновременной эпилепсией и психогенными неэпилептическими приступами в анализ не включали.
Систему создали на основе нескольких больших языковых моделей, адаптированных для работы с медицинскими текстами. Лучшие варианты EpiScreen показали площадь под ROC-кривой до 0,992 при тестировании в пределах одного учреждения и до 0,980 при проверке на данных другого учреждения. Этот показатель отражает способность модели различать два состояния при разных порогах классификации.
Больше актуальных новостей — в Telegram-канале UA.News Telegram.
Оценка с участием неврологов
В ретроспективной оценке 300 случаев четыре медицинские команды, в состав которых входили шесть врачей-ординаторов по неврологии и два старших врача, анализировали записи пациентов. Самостоятельно EpiScreen достиг точности классификации 81,0%. Точность старших врачей без помощи системы составила 81,7%, а групп ординаторов — от 76,3% до 79,3%; статистически значимой разницы между этими результатами не зафиксировали.
Когда медикам показывали прогноз ИИ и предложения из записей, которые больше всего повлияли на вывод алгоритма, точность групп ординаторов выросла до 87,7–89,0%, а старших врачей — до 89,3%. При этом не все диагнозы были подтверждены видеоэлектроэнцефалографией — диагностическим стандартом для разграничения этих состояний.
Авторы рассматривают EpiScreen как инструмент поддержки клинических решений до проведения подтверждающего обследования, а не как его замену. Для оценки работы системы в повседневной медицинской практике необходимы проспективные исследования в реальном времени.
