Исследование, проводимое Шоуием Ваном, доцентом в Отделе Промышленного и Производственного Системного проектирования, было в газете «Предсказанием Конфискации онлайн Используя Адаптивное Изучение Подхода» в Сделках IEEE на Разработке Знания и Данных.Модель Вана анализирует электроэнцефалографию, или ЭЭГ, чтения от человека, чтобы предсказать будущие конфискации.
Дальние обнаружения могли принудить пациента использовать медицину, чтобы бороться с надвигающейся конфискацией, сказал он.«Проблема с предсказанием конфискации состояла в том, что каждый эпилептик отличается. Некоторые пациенты переносят несколько конфискаций в день.
Другие пойдут несколько лет, не испытывая конфискацию», сказал Ван. «Но если мы используем чтения ЭЭГ, чтобы построить персонализированный профиль данных, мы лучше способны понять то, что происходит с тем человеком».Эпилепсия – одно из наиболее распространенных неврологических расстройств, характеризуемых текущими конфискациями. Эпилепсия и конфискации поражают почти 3 миллиона американцев по предполагаемой ежегодной стоимости $17,6 миллиардов в прямых и косвенных затратах, по данным национального Фонда Эпилепсии, приблизительно 10 процентов американского населения испытают конфискацию в их жизни, заявляет агентство.Ван подошел к Искусству Wanpracha Chaovalitwongse Вашингтонского университета и Стивен Вонг из Медицинской школы Ратджерса Роберта Вуда Джонсона для исследования.
Ван сказал, что ранние признаки состоят в том, что новая вычислительная модель могла обеспечить 70-процентную точность или лучше и дать горизонт предсказания приблизительно 30 минут, прежде чем фактическая конфискация произойдет.Текущая модель собирает данные через кепку, включенную с проводами ЭЭГ. Команда Вана работает, чтобы развивать менее навязчивую кепку ЭЭГ, которая сделает запись и передаст чтения к коробке для легкой загрузки данных или передачи.Виктория Чен, преподаватель и председатель Промышленного и Производственного Отдела Системного проектирования, сказала работу Вана в области надежды предложений биоинформатики на многих людей, которые страдают от эпилепсии.
«Эта вычислительная модель могла бы использоваться, чтобы предсказать другие опасные для жизни эпизоды болезней», сказал Чен.Ван сказал, что его модель полагается на адаптивную структуру изучения и способна к достижению более точной работы предсказания для каждого отдельного пациента, собирая более персонализированные медицинские данные.
«Как общество, мы стали действительно хорошими в рассмотрении большой картины», сказал Ван. «Мы можем сказать Вам вероятность о том, чтобы переносить сердечный приступ, если Вы старше определенного возраста определенного веса и если Вы курите. Но мы только начали персонализировать те данные для людей, которые все отличаются».