У пэўных галінах неўралогіі і нейрохірургіі, такіх як эпілепталогія або нейрореаніматологія, электраэнцэфалографа (ЭЭГ) з'яўляецца адным з ключавых метадаў даследавання. Пацыенты з адпаведнымі праблемамі паступаюць паўсюдна, чаго не скажаш аб даступнасці экспертнай ацэнкі спецыялістам, якія ўмеюць расшыфроўваць ЭЭГ.
Ці можна навучыць мадэль штучнага інтэлекту (ІІ) інтэрпрэтаваць стандартныя клінічныя электраэнцэфалаграмы (ЭЭГ) з дакладнасцю, эквівалентнай дакладнасці спецыялістаў?
У гэтым дыягнастычным даследаванні на 30493 ЭЭГ была навучана мадэль штучнага інтэлекту (SCORE-AI), спачатку для таго, каб аддзяляць нармальныя ЭЭГ ад анамальных, а затым для класіфікавання анамальных ЭЭГ як: ЭЭГ з факальнай эпилептиформной актыўнасцю, ЭЭГ з генералізованной эпілепты з факальным неэпілептыформнай зменамі і ЭЭГ з дыфузнымі неэпілептыформнай зменамі. SCORE-AI была валідзіравана з выкарыстаннем трох незалежных набораў дадзеных, якія складаюцца з 9945 ЭЭГ, не выкарыстаных для навучання; SCORE-AI змагла дасягнуць дыягнастычнай дакладнасці, падобнай спецыялістам.