JAMA Neurol.：新突破！人工智能可像专家一样解释脑电图-杭州脑海科技有限公司

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脑电图（ electroencephalograms，EEG）是在对疑似癫痫的患者进行诊断性检查中最常用的工具，有助于将癫痫与其他阵发性神经系统疾病以及意识障碍等非癫痫疾病区分开来。同时，癫痫是最常见的、比较严重的神经系统疾病之一，其患病率为每1000人中有7.6例，全世界有超过7千万人受到影响，但相对与庞大的患者数量来说，能够对临床脑电图进行专业解读的专家较少。即使在拥有先进医疗保健系统的国家，大多数脑电图也是由没有接受过脑电图解释研究金培训的医生阅读的，由此，对脑电图的误解是癫痫误诊的最常见原因。由于脑电图转诊的数量逐渐增加，即使在专业中心，这项工作也极为具有挑战性。

2023年6月20日，挪威卑尔根Holberg EEG公司的 Jesper Tveit 博士及其研究团队在JAMA Neurology（IF=29.907）上发表了题为“Automated Interpretation of Clinical Electroencephalograms Using Artificial Intelligence”的研究中，开发和验证人工智能模型（基于计算机标准化的脑电图-人工智能组织报告 [Standardized Computer-based Organized Reporting of EEG-Artificial Intelligence, SCORE-AI]）能够区分异常和正常脑电图记录，并将异常的脑电图记录归类，其准确性与人类专家相当。此外， SCORE-AI的应用可以改善服务不足地区的诊断和患者护理，并提高专业癫痫治疗中心的效率。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）有望在专业知识稀缺的情况下提供脑电图的诊断解释，同时减少在专业中心解释脑电图的人类专家的过度工作量来改善癫痫的管理和治疗，从而解决未满足的临床需求。迄今为止，临床脑电图中的AI方法仅孤立地解决了部分的问题，例如区分正常和异常记录，检测癫痫发作或检测发作间期癫痫样放电。此外，还有研究认为，人工智能在尖峰检测器上能够达到人类专家的水平，但在常规临床脑电图的全面评估中却没能够达到人类专家评估水平。

基于此，本研究的第一作者Jesper Tveit博士及其同事开发并验证了一种AI模型，即基于计算机标准化的脑电图-人工智能组织报告 [Standardized Computer-based Organized Reporting of EEG-Artificial Intelligence, SCORE-AI]，该模型可以区分异常和正常脑电图记录，并将异常的脑电图记录进行分类。

SCORE-AI 是使用 2014 年至 2020 年间记录的脑电图开发和验证的。该发展数据集中共有30493份记录，并由17名专家注释。本研究使用三个独立的数据集验证了SCORE-AI：由100个具有代表性脑电图组成的多中心数据集；9785个脑电图的单中心数据集；以及带有外部参考标准的 60 个脑电图数据集，以用于与以前发布的模型进行基准测试。

AI模型训练和评估

研究人员发现，SCORE-AI具有较高的高精度。对于不同类别的脑电异常，受试者工作特征曲线下面积（the area under the receiver operating characteristic curve ）在0.89-0.96之间变化，这与人类专家的精准度相似。相对之前发表的三个AI模型的基准测试（这三个基准测试仅限于比较癫痫样异常检测），SCORE-AI的准确率为88.3%，明显高于之前发表的模型，且其结果与人类专家相似。

对照测试EEG数据集上的受试者工作特征曲线（n = 2549）

在展望该模型的未来应用时，研究人员表示，“我们的卷积神经网络模型SCORE-AI在阅读常规临床脑电图方面取得了专家级的性能。它可能有助于为偏远和服务不足的地区提供有用的临床信息、。”

参考文献

Tveit J, Aurlien H, Plis S, et al. Automated Interpretation of Clinical Electroencephalograms Using Artificial Intelligence [published online ahead of print, 2023 Jun 20]. JAMA Neurol. 2023;e231645. doi:10.1001/jamaneurol.2023.1645

资讯来源

https://medicalxpress.com/news/2023-06-ai-eegs-similar-human-experts.html

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