Йеспер Твейт, Харальд Арліен, Сяргей Пліс і інш.
JAMA Neurology 2023 Aug 1, Volume 80, Number 8, p805-812
Электраэнцэфалографа (ЭЭГ) з’яўляецца адным з ключавых метадаў даследавання ў неўралогіі і нейрохірургіі, асабліва ў эпілепталогіі або нейрореаніматалогіі. Пацыенты з адпаведнымі праблемамі паступаюць паўсюдна, чаго не скажаш аб даступнасці экспертнай ацэнкі ў расшыфроўцы ЭЭГ.
У гэтым шматцэнтравым даследаванні ўключаліся ЭЭГ пацыентаў ва ўзросце старэй 3 месяцаў на момант запісу ЭЭГ, якія не знаходзіліся ў крытычным стане. SCORE-AI была валідаваная з выкарыстаннем трох незалежных набораў тэставых дадзеных: шматцэнтровага набору дадзеных з 100 рэпрэзентатыўных ЭЭГ, ацэненых 11 экспертамі, одноцентрового набору дадзеных з 9785 ЭЭГ, ацэненых 14 экспертамі, а ІІ — набор дадзеных з 60 ЭЭГ з вонкавым эталонным стандартам. У даследчыкаў атрымалася навучыць і валідаваць мадэль штучнага інтэлекту (ІІ) SCORE-AI (Standardized Computer-based Organized Reporting of EEG – Artificial Intelligence), якая не горш, чым людзі-спецыялісты, магла калі не апісваць ЭЭГ цалкам, то нормы чатыры асноўныя віды адхіленняў ЭЭГ: ЭЭГ з факальнай эпилептиформной актыўнасцю, ЭЭГ з генералізаванай эпілептыформнай актыўнасцю, ЭЭГ з факальнымі неэпілептыформнай зменамі і ЭЭГ з дыфузнымі неэпилептиформными зменамі.
Такая дакладнасць ужо дазваляе падштурхнуць клініцыстаў да патрэбнага клінічнага рашэння ва ўмовах недахопу экспертаў у вобласці ЭЭГ, а таксама павысіць эфектыўнасць і ўзаемаўзгодненасць працы спецыялізаваных эпілепталагічных цэнтраў.
https://jamanetwork.com/journals/jamaneurology/fullarticle/2806244 doi:10.1001/jamaneurol.2023.1645