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米国では 340 万人以上、世界では 6,500 万人がてんかんを患っています。てんかんは神経系に影響を及ぼし、発作を引き起こす神経疾患です。26 人に 1 人が人生のある時点でてんかんを発症し、てんかん患者 1,000 人のうち 1 人が毎年予期せぬ死を遂げています。
多くの病気と同様に、 てんかん 治療は早期発見から始まります。世界保健機関は、適切な診断と治療を受ければ、てんかん患者の 70% が発作を起こさずに生活できると推定しています。
長年にわたり、脳の電極を使用して捕捉した脳波 (EEG) 信号から発作を検出して分類し、人間だけでは対処できないほど複雑な相関関係を探す機械学習技術が開発されてきました。
しかし、これらのシステムは、まれなてんかん発作を検出するのに苦労しています。これは、AI がパターンを学習して予測を行うためにデータに依存しているためです。これらのまれな発作の例が不十分なため、あまり一般的でないケースで優れたパフォーマンスを発揮する能力が制限されます。
現在、USCの研究者らは AIシステムを開発した 脳の相互作用を解析することでてんかんを特定し、稀で複雑な症例の診断を改善する。 知識発見とデータマイニングの進歩 (PAKDD) 2024年5月に開催される会議で発表され、プレプリントサーバーarXivで公開されたこの研究では、最先端のモデルで12%の改善が実証されました。
AI システムは、てんかん検出において通常見落とされる、EEG 電極の位置やそれらが監視する脳の領域などの複数の情報源を統合することで、発作が起こる可能性が高い時期を示すパターンや特徴を識別できます。
この技術は、トレーニング データに数例しかないようなまれな発作タイプの場合でも、システムが少ないデータで正確な結果を生成するのに役立ちます。
「通常、最も単純な使用例では、AI システムは単純な二分分類なので、誰かが発作を起こしたかどうかを判断できます」と、コンピューター サイエンス、電気工学、空間科学の教授で共著者のサイラス シャハビ氏は言います。「しかし、分類が容易ではない、よりまれな種類の発作もあります。既存の技術では、このタスクの精度が低いのです。」
例えば、脱力発作は子供によく見られるまれなタイプの発作で、突然の筋肉の制御の喪失と虚脱を引き起こします。この場合、システムは脳領域の空間的関係を見て、筋肉の制御に関与する脳領域、例えば 運動皮質脱力発作を示唆する活動パターンを特定するために、基底核、小脳、脳幹を調べます。
「私たちのフレームワークには、脳の各部位の空間的関係、意味、説明が含まれています」と、シャハビ氏の指導を受けているコンピューターサイエンスの博士課程の学生で、論文の筆頭著者であるアラシュ・ハジサフィ氏は述べた。「そのすべての情報が取り込まれ、モデルがこのタイプの発作に関連する特徴を解明するのに役立ちます。そのため、ニューラルネットに少量のサンプルを与えたとしても、ニューラルネットは学習します。」
研究者らによると、この研究の目的は医師に代わることではなく、発見が難しい症例について医師の知識を補うことだという。この研究には関わっていない南カリフォルニア大学の神経科学者で神経学教授のポール・トンプソン氏にとって、これは臨床神経学における「ゲームチェンジャー」となる可能性のある、歓迎すべき画期的発見である。
「発作の種類を理解することは早期治療に不可欠ですが、脳活動の記録は非常に複雑です」とトンプソン氏は言う。「この画期的な進歩により、人間が識別するのが難しいパターンを検出できる AI の力が得られ、臨床医にとってこの作業がより容易で、より迅速で、より信頼できるものになります。」
研究者たちは、将来この技術がスマートフォンに情報を送るウェアラブルセンサーに組み込まれることを期待している。
「脳の発作は突然起こるので、 発作 「早期発見は、本当に命を救うことになるだろう」とシャハビ氏は言う。「このシステムは、脳波に異常が見つかった場合に警告を発することができる。これにより、てんかんの診断と治療に素晴らしい可能性が開けるだろう。」
詳しくは：
EEG データからの正確な発作検出と分類のための動的 GNN、Arash Hajisafi 他、「EEG データからの正確な発作検出と分類のための動的 GNN」、arXiv (2024)。 翻訳: 10.48550/arxiv.2405.09568
ジャーナル情報:
arXiv
によって提供された
南カリフォルニア大学
引用: 新しい AI 技術により、まれなてんかんを含む発作の種類を識別可能 (2024 年 6 月 5 日) 2024 年 6 月 5 日に https://medicalxpress.com/news/2024-06-ai-technique-seizure-rare-epilepsy.html から取得
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#新しいAI技術はまれなてんかんを含む発作の種類を識別できる
2024-06-05 17:10:09