據悉，今日美國路易斯安那大學的研究人員發表在《IEEE》上的一項新研究表明，他們研發了一種AI模型，可提前一小時預測癲癇的發作，成功率為99.6%。

要知道，據不完全的統計全世界大約有5000萬名癲癇患者。一般來講癲癇再發作時很少有預警，七成患者可通過藥物控制癲癇發作。而提前檢測到癲癇發作能夠極大改善患者的生活質量，并為他們的應對病情留出足夠的時間。

相信大家對于人工智能并不陌生，它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。

其實此前也有其他研究曾通過腦電圖測試分析大腦活動開發預測模型，但因大腦活動模式不同故難度較大，并且需手動提取。但新研究將提取大腦特征及分類過程合并，交由自動化系統處理，更加快速精準。

同時還引入了深度學習算法來收集不同的電極點記錄下的大腦活動特征，進一步提升了預測準確性。研究人員對22位患者進行測試后發現，該模型預測準確率99.6%，誤報率為每小時0.004次。

最后，研究人員還表示正在開發一種可以放置在智能手表中的芯片和嵌入頭盔中的傳感器來幫助癲癇患者，這次AI絕對立功了。

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