北京
近日，解放軍總醫(yī)院兒科醫(yī)學部派駐第一醫(yī)學中心兒科楊光教授團隊原創(chuàng)研究成果“Artificial intelligence-assisted detection of epileptic spasms using electroencephalographic–video analysis”發(fā)表于國際癲癇領域頂級期刊《Epilepsia》。該研究開發(fā)并驗證了一款基于腦電圖與視頻信號融合的人工智能輔助診斷工具，可自動精準檢測癲癇性痙攣發(fā)作，為AI技術(shù)在癲癇診療領域的臨床轉(zhuǎn)化與精準應用提供了核心支撐。
嬰兒癲癇性痙攣綜合征（Infantile Epileptic Spasms Syndrome, IESS）是一種嚴重的發(fā)育性癲癇性腦病，早期診斷與治療對改善患兒神經(jīng)發(fā)育結(jié)局至關(guān)重要。然而，癲癇性痙攣（Epileptic Spasms, ES）的腦電圖（EEG）表現(xiàn)多樣，尤其當痙攣表現(xiàn)輕微（如僅表現(xiàn)為面部動作）時，即使是經(jīng)驗豐富的臨床醫(yī)生也容易漏診，導致診斷延遲。
楊光教授團隊研發(fā)的模型實現(xiàn)了與資深腦電圖醫(yī)師表現(xiàn)相當?shù)腁I自動ES檢測系統(tǒng)，且在多中心、臨床數(shù)據(jù)中驗證。AI輔助顯著提高了臨床腦電圖醫(yī)師對ES的識別能力，尤其在對微小痙攣的識別上具有明顯優(yōu)勢。模型具備良好的泛化能力與極低的假陽性率，具備臨床應用潛力。
《Epilepsia》作為國際抗癲癇聯(lián)盟（ILAE）官方期刊，是癲癇領域公認的權(quán)威頂刊，創(chuàng)刊于1909年，影響因子6.6。本次研究成果刊載，體現(xiàn)了解放軍總醫(yī)院在兒科神經(jīng)疾病與智能診療領域的深厚積淀與創(chuàng)新實力。
此次研發(fā)的AI輔助診斷工具，臨床應用價值顯著：
-性能卓越：首次實現(xiàn)AI與資深腦電圖醫(yī)師診斷能力的直接對標，驗證臨床級可用性；
-彌補短板：攻克微小痙攣漏診難題，提升早期診斷率；
-實用性強：大規(guī)模、多中心、數(shù)據(jù)驗證，具備高臨床實用性，臨床可部署性強。
未來，該AI模型可作為基層醫(yī)療機構(gòu)的核心輔助診斷工具，有效提升嬰幼兒癲癇性痙攣的識別水平，助力緩解區(qū)域醫(yī)療資源分布不均的現(xiàn)狀；同時，可輔助青年醫(yī)師快速掌握細微痙攣識別要點，統(tǒng)一診斷標準，顯著提升診斷準確性與判讀一致性，為更多患兒爭取早期干預機會，守護兒童神經(jīng)發(fā)育健康。
主管| 解放軍總醫(yī)院政治工作部
主辦| 宣傳處融媒體中心
來源 | 第一醫(yī)學中心
撰文 | 張茈琰
刊期 | 第3104期
總編：熊 剛
主編：晏 黎
編審：張 密 李笑一
編輯：劉超英
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