Ученые создали ИИ-алгоритм для выявления неконвульсивного эпилептического статуса (НКЭС). Это устойчивое эпилептическое состояние, которое трудно диагностировать: оно не сопровождается судорогами, и выявление основано главным образом на визуальном анализе ЭЭГ квалифицированным специалистом. Автоматизированная диагностика могла бы ускорить вмешательство и улучшить прогноз. однако. Предыдущие подходы были недостаточно точны, также были сложности в диагностике и нельзя было развернуть оборудование на периферийных устройствах, например, в машинах скорой помощи или районных больницах.
25 мая 2026 года в журнале Scientific Reports была опубликована статья международной группы ученых под руководством Донг Сюй из Народной больницы Аньян, Китай и Хао Ли из Китайского университета электронной науки и техники.
Предложенная технология включает несколько этапов. Сначала собираются данные ЭЭГ пациентов с НКЭС. Затем из них извлекаются частотно-временные признаки с помощью трех методов: непрерывного вейвлет-преобразования (CWT), многократного сглаживания и преобразования Гильберта-Хуанга (HHT). На выходе формируются своего рода «тепловые карты» активности мозга. Эти карты подаются на вход нейросети MobileNetV3, которую дополнили механизмом координатного внимания (CA). Он помогает модели фокусироваться на наиболее информативных участках карты. Финальная автоматическая идентификация НКЭС выполняется с на базе медицинских априорных данных и экспоненциального скользящего среднего (EMA), которое сглаживает ложные срабатывания.
Исследователи протестировали несколько комбинаций методов извлечения признаков и архитектур нейросетей. Лучший результат показал конвейер HHT + CA-MobileNetV3 + EMA: Точность — 97,54%. Архитектура ПО — легкая и позволяет работать на недорогих периферийных вычислительных устройствах, например, одноплатных компьютерах вроде Raspberry Pi или аналогичных медицинских устройствах.
Авторы подчеркивают, что предложенное решение одновременно эффективно и вычислительно экономично. Это принципиальное отличие от предыдущих технологий, которые либо были слишком тяжелыми для развертывания вне клиник, либо показывали низкую точность.
НКЭС часто остается нераспознанным в отделениях скорой помощи, в машинах реанимации, в районных больницах без круглосуточного нейрофизиолога. Легкая модель, которая работает на доступном оборудовании, позволяет приблизить диагностику к пациенту — сократить время до постановки диагноза и, следовательно, до начала лечения. Исследователи отмечают, что перед клиническим внедрением необходимы более масштабные валидационные исследования на независимых выборках пациентов.
Недавно ученые вылечили наследственную эпилепсию у мышей.
