根據(jù) 6 月 20 日在線發(fā)表在《美國醫(yī)學(xué)會神經(jīng)病學(xué)》雜志上的一項研究，用于解釋常規(guī)臨床腦電圖 (EEG) 的人工智能 (AI) 模型表現(xiàn)出與人類專家相似的性能。
來自挪威卑爾根 Holberg EEG 的 Jesper Tveit 博士及其同事開發(fā)并驗證了一種人工智能模型，即基于計算機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)化腦電圖人工智能組織報告 (SCORE-AI)，該模型可以區(qū)分異常和正常腦電圖記錄并對異常腦電圖記錄進(jìn)行分類。SCORE-AI 使用 2014 年至 2020 年間記錄的腦電圖進(jìn)行開發(fā)和驗證。開發(fā)數(shù)據(jù)集中總共包含 30,493 條記錄，由 17 名專家注釋。SCORE-AI 使用三個獨(dú)立的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了驗證：包含 100 個代表性腦電圖的多中心數(shù)據(jù)集;9,785 個腦電圖的單中心數(shù)據(jù)集;以及包含 60 個腦電圖的數(shù)據(jù)集，帶有外部參考標(biāo)準(zhǔn)，用于與之前發(fā)布的模型進(jìn)行基準(zhǔn)測試。
研究人員發(fā)現(xiàn) SCORE-AI 實(shí)現(xiàn)了很高的準(zhǔn)確率;對于不同類別的腦電圖異常，受試者工作特征曲線下面積從0.89到0.96不等，與人類專家的表現(xiàn)相似。針對之前發(fā)布的三個人工智能模型的基準(zhǔn)測試僅限于比較癲癇樣異常檢測。SCORE-AI 準(zhǔn)確率為 88.3%，明顯高于之前發(fā)布的模型，與人類專家相似。
作者寫道：“我們的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 SCORE-AI 在讀取常規(guī)臨床腦電圖方面達(dá)到了專家級的性能。”“它的應(yīng)用可能有助于在偏遠(yuǎn)和服務(wù)欠缺的地區(qū)提供有用的臨床信息，這些地區(qū)的腦電圖解釋專業(yè)知識很少或不可用。”
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