Forscher an der Rice-Universität Brown School of Engineering und eine Absolventin von Ihrem Labor haben die erste Validierung Ihres Programms zu beurteilen, das Risiko von Anfällen bei Patienten mit Epilepsie.
In einer vorläufigen Studie, deren Epilepsie Anfall Assessment Tool (EpiSAT) erwiesen sich als gleich oder besser als 24 spezialisierte Epilepsie-ärzte mit Patienten-Geschichten zu identifizieren Zeiten erhöhter Neigung zu Krampfanfällen.
„Epilepsie betrifft mehr als 3,4 Millionen Menschen Bundesweit“, sagte Reis Statistiker Marina Vannucci, co-Autor der Studie, angeführt von Ihrem ehemaligen Schüler, Sharon Chiang, heute ein Assistenzarzt der University of California, San Francisco (UCSF) Abteilung für Neurologie. „Diese Studie könnte als benchmark für andere Erkrankungen oder Situationen, einsetzen könnte einen statistischen Ansatz.“
Die Forscher, die automatisierte Maschine-learning-Algorithmus korrekt identifizierten änderungen in Anfall-Risiko—Verbesserung, Verschlechterung oder keine Veränderung—in mehr als 87% der Fälle. Sie erzielten diese Ergebnisse durch die Analyse von 120 Anfälle von vier „synthetischen“ Tagebücher und 120 Anfälle von real Beschlagnahme von Tagebüchern gesammelt von SeizureTracker.com-einem der größten elektronischen Beschlagnahme von Tagebüchern in der Welt. EpiSAT zeigte „erhebliche beobachtet Vereinbarung“ mit den Klinikern mehr als 75% der Zeit, berichteten Sie.
Die Ergebnisse erscheinen in der Fachzeitschrift Epilepsia.
„Eine Herausforderung in der Behandlung von Menschen mit Epilepsie ist, dass, wie die chance auf Regen, hat es nie eine gute Art und Weise zu quantifizieren, Beschlagnahme Risiko und zu bestimmen, ob die scheinbaren Veränderungen in der anfallshäufigkeit zu reflektieren Zufall oder tatsächliche Verbesserung oder Verschlechterung im klinischen Zustand“, sagt Vikram Rao, Leiter der Epilepsie-division und associate professor für Neurologie an der UCSF. „Der Algorithmus, den Dr. Chiang entwickelt, in dieser Studie bezieht sich unmittelbar auf das klinische dilemma.“
Kliniker verlassen sich auf die Beschlagnahme von Tagebüchern gehalten, die von den Patienten zu bekommen, ein Gefühl der schwere und Häufigkeit der Anfälle.
„Beschlagnahme-zählen ist eine der ältesten Indizes ärzte verlassen sich auf die überwachung der zugrunde liegenden Epilepsie Belastung und bewerten, Reaktion auf die Behandlung,“ Chiang sagte. „Eine wesentliche Herausforderung ist, dass Veränderungen in den beobachteten anfallshäufigkeit nicht unbedingt reflektierende Behandlung, kann aber aufgrund der natürlichen Variabilität.
„Rohe Schätzungen der anfallshäufigkeit kann irreführend sein, und wenn falsch interpretiert, als eine änderung in der Pfändung Neigung kann dazu führen, dass unnötige oder schädliche Behandlung Entscheidungen zu treffen“, sagte Sie.
Übereinstimmende wirkliche geduldige Daten zu simulierten Daten konnte das team mit Sicherheit zu wissen, wenn der Algorithmus wurde auf den Gegner und erhöht das Vertrauen in Ihre Fähigkeit, zu analysieren, Patienten-Daten, Vannucci sagte. „Die Fähigkeit zu imitieren, was passiert in der Realität lässt uns die Beurteilung der Leistung unserer Methode“, sagte Sie. „Wir können sicher wissen, ob es gewinnt die Wahrheit.“
„Diese neue Publikation zeigt die Vorteile, die einem quantitativen Ansatz, der Führer der Behandlung bei der Entscheidung, ob eine Behandlung hilfreich war“, sagte John Stern, ein professor von Neurologie und co-Direktor des UCLA Anfallsleiden-Center und co-principal investigator der Studie.
Die Studie folgt der umfangreichen Zusammenarbeit von Vannucci und Chiang, who-Grad von Reis und Baylor College of Medicine im Jahr 2016 und 2018 jeweils durch die Institutionen “ M. D./Ph. D.-Programm. Ein 2017 Papier, die durch das team beschrieben eine Methode der Integration von Neuro-Imaging-scans zur Identifikation von Patienten mit hohem Risiko für anhaltende Anfälle vor der Nutzung invasive Chirurgie, die möglicherweise oder möglicherweise keine vollständige Linderung.
Für Ihre Arbeit auf dem Papier, das 2018 vorgeschlagen EpiSAT, Chiang gewann die 2019 Klinischen Epilepsia Öffnen-Preis, verliehen von der Internationalen Liga Gegen Epilepsie.