IBM研究团队近日在自家官方部落格发表用机器学习自动分析脑波图(EEG)讯号的成果,IBM从去年开始与新加坡南洋理工大学合作,共同开发出用机器学习技术,来分析脑波图,以辅助专业医师诊断工作。
IBM指出,全世界发展中的国家大约有3分之1的疾病负担都是来自脑部相关的疾病,像是癫痫、思觉失调症和忧郁症,这些脑部神经失调症在中低收入的国家非常常见,全球约80%的癫痫症都发生在中低收入国家,癫痫症及早治疗是能够获得改善的,但是,由于这些国家缺乏足够的医师,尤其是精神科医师,只有20%的病患能够得到治疗。
而脑波图是诊断癫痫症非常有用的工具,透过非侵入式、携带方便,且相对便宜的技术,来检测神经元相互沟通时,头皮上的微小电脉冲,不只是癫痫症,脑波图可以检测、监测和治疗各种不同的脑部疾病,经过训练的脑科医师可以透过脑波图的变化判断癫痫症,脑波图的模式(Pattern)变化通常与癫痫症有关,但是也常常容易被误判,虽然用动态脑波图TeleEEG可以解决这个问题,但是需要大量的计算资源和设备成本,对发展中的国家而言,相对困难。
因此,IBM研究团队开发一套机器学习算法,透过脑波图的讯号来检测脑功能,并且分析的过程中,尽量避免人为干涉系统判断,系统几乎不需要人工挑选特征,调整参数,期望可以透过该方法协助临床医疗决策,目前该模型只有在已开发的国家中测试,未来将会尽快于发展中的国家测试该模型。
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