利用人工智能控制耐药性癫痫

癫痫影响了占全球人口的百分之一，使其成为最常见的神经系统障碍之一。虽然二三分之二的癫痫患者对药理治疗的反应良好或有资格获得竞争手术，但很少比例的癫痫患者不幸的是患有慢性，衰弱和不可预测的癫痫发作。

癫痫发作的后果包括跌倒、受伤、骨折、大脑血流量不足，在某些情况下甚至会导致死亡。为了将这些风险降到最低，必须迅速进行干预。然而，这种干预措施很少在医院或家里发生，因为患者经常在独处时癫痫发作，医务人员或护理人员很难发现他们。

微电子和AI

由于近年来计算能力和数据处理能力的重大进步，人工智能将在未来医学的各个领域发挥重要作用。

这些进展在医疗保健部门的应用使其更容易制定准确的诊断，并在同时提高医疗保健的整体质量，为患者提供定制的治疗。

在过去的十年里，我们的团队利用微电子学和人工智能的进步探索了几种途径，以努力解决与预测、诊断和治疗癫痫有关的问题。我们最初专注于设计可以植入颅骨的微系统，以连续记录脑波活动，以及一种能够预测癫痫发作的算法。

这种方法使向患者、父母、护理人员或其他人员提供癫痫警报成为可能卫生专业人员为了触发早期干预甚至是自动进行局部治疗以阻止癫痫的发展。

使用算法来预测

最近，我们能够表明，可以使用算法预测捕捉，从而利用人工智能技术来监测他们的发病前进的大脑活动，这与气象学家能够预测第二天的天气。

我们最近也与行业利益相关者合作，设计智能服装，能够以非侵入性和谨慎的方式早期检测癫痫发作（无需头部或大脑内部的电极）。

由于患者往往表现出无法控制的运动，异常噪声，心率增加，呼吸困扰时，我们认为可以使用基于除此之外的生理迹象的AI技术来预测癫痫发作的发作。脑活动， 如心率，呼吸频率，皮肤电活动，运动活动和声音。这些标识将由微型捕获器提供，并集成到设计舒适的“智能”服装中。

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