חולי אפילפסיה לימדו את הבינה המלאכותית לזהות התקפים

ההפחתה חושבה בהדמיה

החוקרים השתמשו במשוב שנאסף כדי לדמות אימון מתמשך של המודל לזיהוי התקפים. בניתוח שהתבסס על תיוגים ביישומון משישה משתתפים נמצאה הפחתה של 80.9% בהתרעות השווא.

חשוב להבחין בין השיחה, שהתקיימה בזמן אמת, לבין בדיקת השיפור במודל, שנערכה בהדמיה על הנתונים שנאספו. אין כאן הוכחה שהמערכת המעודכנת כבר משיגה תוצאה דומה בזמן אמת בבית.

גם המדד של כ-92% דורש דיוק: הוא מתייחס להצלחה ב-35 מתוך 38 משימות שליפת מידע שנבדקו, ולא לדיוק של כלל ההודעות או לאמינות כלל ההחלטות הרפואיות.

התקפים רבים לא זוהו

מגבלה מרכזית היא רגישותה הנמוכה של מערכת ההתרעות הראשונית. בקרב 11 המשתתפים שעבורם הופעלה אפשרות התיוג, הרופאים אישרו 59 התקפים, אך ההתרעות בזמן אמת זיהו רק שמונה מהם.

לפיכך, הפחתת התרעות שווא אינה שקולה לזיהוי אמין של כלל ההתקפים. המחקר גם אינו מוכיח ירידה במספר ההתקפים, שיפור בטיפול או תועלת בריאותית ארוכת טווח.

הדרך לשימוש מחוץ לבית החולים

החוקרים מתכננים מחקרים נרחבים יותר לשימוש מחוץ לאשפוז. האפשרות עשויה לעניין גם יחידות אפילפסיה ומטופלים בארץ, אך המערכת לא נבחנה כאן ואין לראות בה תחליף לניטור ולפענוח רפואי.

ההתנסות נמשכה ימים אחדים, ותשובות המטופלים עצמן עלולות להיות שגויות. נדרשת בדיקה ממושכת של אמינות המערכת ובטיחותה. שלושה מהמחברים, ובהם החוקר הבכיר בריאן ליט, רשומים כממציאים בבקשת פטנט על הטכנולוגיה.