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O novo sistema de IA pode prever convulsões com 99,6% de precisão até uma hora antes que elas ocorram

O novo sistema de IA pode prever convulsões com 99,6% de precisão até uma hora antes que elas ocorram

A epilepsia é uma doença debilitante que causa estragos para aqueles que a sofrem. Felizmente, a tecnologia já percorreu um longo caminho para ajudar com a condição, criando uma guarda noturna para ajudar nos ataques.

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99,6% de precisão

Agora, há uma inovação que oferece ainda mais precisão ao procurar prever convulsões a qualquer hora do dia, conforme relata o IEEE Spectrum. Um novo sistema de inteligência artificial foi encontrado para detectar ataques epilépticos com 99.6% precisão até uma hora antes de ocorrerem.

O novo sistema, desenvolvido por Hisham Daoud e Magdy Bayoumi, da University of Louisiana em Lafayette, combina tecnologia de EEG (eletroencefalograma) e modelagem preditiva. As versões anteriores usavam ambas as técnicas, mas em um processo de duas etapas.

Ao reunir os processos de extração e classificação em um único sistema automatizado, Daoud e Bayoumi conseguiram previsões de apreensão mais precisas e precisas. Isso é de grande ajuda para pacientes epilépticos que podem, em muitos casos, controlar as convulsões por meio de medicamentos.

Os pesquisadores testaram seu sistema em 22 pacientes do Hospital Infantil de Boston. Eles encontraram um 99.6% taxa de precisão com 0.004 alarmes falsos por hora.

Treinado em pacientes individuais

O sistema, no entanto, precisa ser treinado para cada paciente individualmente.

“A fim de atingir essa alta precisão com o tempo de predição precoce, precisamos treinar o modelo em cada paciente”, disse Daoud àEspectro IEEE.“Este registro poderia ser [feito] fora da clínica, por meio de eletrodos vestíveis de EEG disponíveis comercialmente.”

Agora, Daoud disse que sua equipe está trabalhando em um chip de computador customizado para processar os algoritmos.

“Atualmente, estamos trabalhando no projeto de um hardware [dispositivo] eficiente que implante esse algoritmo, considerando muitos problemas como tamanho do sistema, consumo de energia e latência para ser adequado para aplicação prática de forma confortável para o paciente”, acrescentou.

O sistema é descrito em estudo publicado emIEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems.


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