根據(jù)12 月 6 日至 10 日在洛杉磯舉行的美國癲癇協(xié)會年會上公布的一項研究，深度學習分析可用于從幼兒智能手機家庭視頻中檢測癲癇痙攣 (ES)。

柏林夏里特醫(yī)學院的醫(yī)學博士 Gadi Miron 及其同事評估了基于人工智能(AI) 的視頻分析是否可用于自動檢測家庭視頻中的 ES。分析包括 152 名患有 ES 的嬰兒(2 歲以下)的智能手機視頻(991 次癲癇發(fā)作和 597 個非癲癇發(fā)作五秒視頻片段)。

研究人員報告稱，ES 檢測的受試者工作特征曲線下面積 (AUC) 為 0.94，靈敏度為 78%，特異性為 85%，準確率為 81%。誤報率 (FAR) 估計還包括來自 67 名正常兒童的視頻(666 個視頻片段)，F(xiàn)AR 為 5.6%，相當于 666 個片段中有 37 個被錯誤分類。在驗證數(shù)據(jù)的閾值為 90% 的靈敏度下，AUC 為 0.94，靈敏度為 88%，特異性為 66%，準確率為 79%，樣本外測試數(shù)據(jù)的 FAR 為 7.3%。

“該技術還可以通過提供額外的數(shù)據(jù)來幫助醫(yī)生評估患者，并可能加快診斷測試的轉診，從而更快地做出治療決策，”首席研究員、柏林夏里特大學醫(yī)學博士 Christian Meisel 在一份聲明中表示。

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