IBM研究團隊近日在自家官方部落格發表用機器學習自動分析腦波圖(EEG)訊號的成果,IBM從去年開始與新加坡南洋理工大學合作,共同開發出用機器學習技術,來分析腦波圖,以輔助專業醫師診斷工作。

IBM指出,全世界發展中的國家大約有3分之1的疾病負擔都是來自腦部相關的疾病,像是癲癇、思覺失調症和憂鬱症,這些腦部神經失調症在中低收入的國家非常常見,全球約80%的癲癇症都發生在中低收入國家,癲癇症及早治療是能夠獲得改善的,但是,由於這些國家缺乏足夠的醫師,尤其是精神科醫師,只有20%的病患能夠得到治療。

而腦波圖是診斷癲癇症非常有用的工具,透過非侵入式、攜帶方便,且相對便宜的技術,來檢測神經元相互溝通時,頭皮上的微小電脈衝,不只是癲癇症,腦波圖可以檢測、監測和治療各種不同的腦部疾病,經過訓練的腦科醫師可以透過腦波圖的變化判斷癲癇症,腦波圖的模式(Pattern)變化通常與癲癇症有關,但是也常常容易被誤判,雖然用動態腦波圖TeleEEG可以解決這個問題,但是需要大量的計算資源和設備成本,對發展中的國家而言,相對困難。

因此,IBM研究團隊開發一套機器學習演算法,透過腦波圖的訊號來檢測腦功能,並且分析的過程中,盡量避免人為干涉系統判斷,系統幾乎不需要人工挑選特徵,調整參數,期望可以透過該方法協助臨床醫療決策,目前該模型只有在已開發的國家中測試,未來將會盡快於發展中的國家測試該模型。


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