7 月在《IEEE》发表的研究论文，是美国路易斯安那州立大学的研究团队成功研发可提前 1 小时预测癫痫症发作的人工智能模型，且成功预测率高达 99.6%。研究人员表示，全球癫痫患者有 5,000 万，七成患者能以药物控制。
问题是癫痫症发作前甚少症状，透过人工智能预测癫痫症何时发作，就能让患者有足够时间应付，大大改善生活品质。透过脑波图测试分析大脑活动，开发预测模型，过往也有类似研究，不过大脑活动模式不同让难度大增，所以需要研究人工分析。这次研究团队将大脑特征结合分类过程，交由自动化系统处理，效率和精准度都大大提高。
研究团队引进深度学习算法，收集不同电极点记录的大脑活动特征，提升预测的准确性。团队测试 22 位癫痫症患者，发现预测模型准确度达 99.6%，误报率仅每小时 0.004 次，更表示将研发可放在智慧手表内的芯片，还有内建于头盔的感应器，希望帮助癫痫症患者过着正常生活。
- This AI system predicts seizures an hour before they happen with 99.6% accuracy
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