协和神经科团队研发基于多模态技术的人工智能检测癫痫样放电模型
2025-04-10135
癫痫是常见的神经系统疾病，脑电图是其诊断重要工具。发作间期癫痫样放电(IED)作为标志性指标，对于癫痫诊断分类及药物管理至关重要。目前IED检测仍依赖于癫痫专科医生的判读和手动注释，过程耗时长，且存在主观性。人工智能辅助可以提高脑电图判读效率、减少人为误差。近年来，人工智能分析检测IED技术飞速发展。
多模态IED检测模型示意图
vEpiNet和脑电单维度模型（nEpiNet）测试结果
检测示例：垂直线为软件检测结果，提示前后两秒窗口内（如红色虚线所示）存在IED
引入人工智能对助力脑电图报告的同质化、标准化和规范化具有重要意义，本研究证实多模态技术在IED自动检测中应用的有效性和可行性，为人工智能在脑电图中的应用提供了新的方向。
北京协和医院神经科主治医师。主要从事癫痫和脑电图方向工作。
共同通讯作者：卢强
北京协和医院神经科副主任医师。主要从事癫痫及脑电图相关临床工作。
共同通讯作者：崔丽英
北京协和医院神经科主任医师。主要从事临床神经电生理的应用和研究，擅长运动神经元病、神经肌肉病和各种疑难杂症等诊治。
