Յեսպեր Տվեյթ, Հարալդ Օրլիեն, Սերգեյ Պլիս և այլք։
JAMA Neurology 2023 Aug 1, Volume 80, Number 8, p805-812
Էլեկտրոէնցեֆալոգրաֆիան (ԷԷԳ) նյարդաբանության և նյարդավիրաբուժության առանցքային հետազոտական մեթոդներից մեկն է, հատկապես էպիլեպտոլոգիայում կամ նյարդակրիտիկական խնամքում: Ամենուր ժամանում են համապատասխան խնդիրներ ունեցող հիվանդներ, ինչը չի կարելի ասել ԷԷԳ վերծանման փորձագիտական գնահատման առկայության մասին։
Այս բազմակենտրոն հետազոտությունը ներառում էր ԷԷԳ 3 ամսականից բարձր հիվանդների ԷԷԳ գրանցման պահին, ովքեր ծայրահեղ վիճակում չէին: SCORE-AI-ը վավերացվել է՝ օգտագործելով երեք անկախ թեստային տվյալների հավաքածու՝ 11 փորձագետների կողմից գնահատված 100 ներկայացուցչական EEG-ներից բաղկացած բազմակենտրոն տվյալների հավաքածու, 14 փորձագետների կողմից գնահատված 9785 EEG-ի մեկ կենտրոնական տվյալների հավաքածու և, նախկինում հրապարակված AI մոդելների համեմատության համար: , 60 EEG տվյալների հավաքածու՝ արտաքին հղման ստանդարտով: Հետազոտողները կարողացել են վերապատրաստել և վավերացնել արհեստական ինտելեկտի (AI) մոդելը SCORE-AI (Standardized Computer-based Organized Reporting of EEG — Artificial Intelligence), որն ավելի վատ չէր, քան մարդկային մասնագետները և կարող էր, եթե ոչ ամբողջությամբ նկարագրել EEG-ը, ապա։ Առնվազն տարբերակել այն նորմերից, կան EEG-ի չորս հիմնական տիպի անոմալիաներ՝ EEG՝ կիզակետային էպիլեպտիֆորմ ակտիվությամբ, EEG՝ ընդհանրացված էպիլեպտիֆորմ ակտիվությամբ, EEG՝ կիզակետային ոչ էպիլեպտիֆորմ փոփոխություններով և EEG՝ ցրված ոչ էպիլեպտիֆորմ փոփոխություններով:
Նման ճշգրտությունն արդեն իսկ հնարավորություն է տալիս բժիշկներին մղել ցանկալի կլինիկական որոշմանը EEG-ի ոլորտում փորձագետների բացակայության դեպքում, ինչպես նաև բարձրացնել մասնագիտացված էպիլեպտոլոգիական կենտրոնների աշխատանքի արդյունավետությունն ու փոխադարձ հետևողականությունը:
https://jamanetwork.com/journals/jamaneurology/fullarticle/2806244 doi:10.1001/jamaneurol.2023.1645