科学家们开发了一种人工智能工具，可以检测到64%与癫痫相关的脑部异常，而这些异常通常被人类放射科医生遗漏。
科学家表示，MELD Graph是一种人工智能工具，可能会彻底改变英国3万名患者和全球400万名因癫痫而导致的照护。
该研究今天在《JAMA Neurology》上发表，研究团队来自伦敦国王学院和伦敦大学学院（UCL），显示该工具显著改善了局部皮层发育异常（FCDs）的检测，FCDs是癫痫的主要原因。
研究人员表示，该工具将加快诊断时间，使患者能够更快获得所需的外科治疗，减少NHS每位患者最多55,000英镑的费用。
在英国，每100人中有1人受到癫痫的影响。每5名癫痫患者中就有1人因大脑结构异常（“病灶”）而发生癫痫发作。FCDs是癫痫的常见结构原因，在这种癫痫类型的患者中，癫痫发作通常无法通过药物控制。手术切除病灶可能是停止癫痫发作的一种有效且安全的方法。然而，挑战在于FCDs可能很微妙，肉眼难以察觉，最多有一半的病灶会被放射科医生遗漏。诊断和手术的延误意味着更多的癫痫发作，更多的急诊访问，以及对学校、工作和家庭生活的更多干扰。
在这项研究中，研究人员从世界各地23个癫痫中心的1185名参与者中汇集了MRI数据，包括703名FCD患者和482名对照组。数据集的一半来自儿童。然后，他们在扫描中训练了人工智能工具MELD Graph，以检测可能未被发现的这些微妙的脑部异常。
项目负责人、来自伦敦国王学院的Konrad Wagstyl博士表示：“放射科医生目前面临着需要审查的成千上万的影像。使用像MELD Graph这样的人工智能工具可以支持他们的决策，使NHS更有效，提高患者的治疗时效，并减轻他们不必要和昂贵的检查和程序。”
共同作者、来自意大利Bambino Gesù儿童医院的Luca Palma博士表示：“MELD Graph识别出一名12岁男孩的一个微妙病灶，许多放射科医生都未能发现该病灶，该男孩每日癫痫发作，并尝试了九种抗癫痫药物但病情没有改善。该工具可以识别出可进行外科手术的癫痫患者，并帮助进行手术计划——减少风险，节省资金，提高结果。”
虽然该工具尚未临床可用，研究团队已将该人工智能工具发布为开源软件。他们正在举行研讨会，培训全球的临床医生和研究人员，包括大奥蒙德街医院和克里夫兰诊所，学习如何使用它。
第一作者、来自UCL的Mathilde Ripart博士表示：“对我来说，一个亮点是听到来自世界各地的医生，包括来自英国、智利、印度和法国的医生能够利用我们的工具帮助他们自己的患者。”
共同作者、威尔士王子儿童癫痫教席的Helen Cross教授，国际癫痫对抗联盟总统，大奥蒙德街医院的癫痫咨询医生，UCL大奥蒙德街儿童健康研究所的主任，OBE表示：“我看到的许多儿童在我们发现病灶之前经历了多年的癫痫发作和检查。癫痫界正在寻找加快诊断和治疗的方法。像MELD这样的举措有潜力快速识别可切除的异常，从而有可能治愈癫痫。”
共同负责人、来自UCL的Sophie Adler博士表示：“这种类型的研究只有在国际合作的情况下才能实现。我们有幸与75名研究人员和临床医生共同努力，朝着‘全球没有遗漏癫痫病灶’的共同目标迈进。”
