众包预测癫痫发作的算法

墨尔本大学研究人员的一项研究揭示了临床相关的癫痫癫痫发作预测，在更广泛的患者方面可能比以前认为超过10 000个全球算法的众所周境。

2016年研究人员在网上数据科学竞赛平台Kaggle.com上运行墨尔本大学AES-Mathworks-NIH癫痫发作挑战。

比赛的重点是发作从2013年从2013年获得的长期电脑活动记录的预测来自植入Neurovista癫痫发作系统的世界第一临床试验。研究人员严格评估了顶级算法，这些发现在今天发布的研究中详述脑。

墨尔本大学格雷姆克拉克研究所(Graeme Clarke Institute)和墨尔本圣文森特医院(St Vincent's Hospital Melbourne)的莱文·库尔曼(Levin Kuhlmann)博士表示，这场比赛取得了巨大的成功，有来自世界各地的646名参与者、478个团队和1万多个算法提交了比赛。

“癫痫影响了全球6500万人，”库尔曼博士说。“我们希望利用最好的国际数据科学家的智慧来实现癫痫癫痫发作预测性能的进步病人他们的发作是最难预测的。”

参赛者开发了算法来区分10分钟的发作期间和发作前的数据剪辑，并根据先前的研究，在预测发作表现最差的患者身上测试了最顶尖的算法。

“我们的评估显示，与以前的结果相比，癫痫发作预测性能平均提高了90%，”Kuhlmann博士说。

“癫痫症在个体之间有很大的不同。结果显示，不同的算法对不同的患者表现最佳，支持使用针对患者的算法和长期监测。”

在这一成功的基础上，研究人员开发了癫痫病生态系统(Epilepsyecosystem.org)算法和数据共享进一步发展和改善癫痫发作预测。

“准确的癫痫发作预测将通过向患者提供早期警告或触发干预措施来转化癫痫管理，”Kuhlmann博士说。

“我们的结果突出了利益众包一个算法大军可以针对每个病人进行训练，最好的算法可以用于前瞻性的实时癫痫发作预测。

“它将汇集世界上最优秀的数据科学家，汇集最优秀的算法来推进癫痫研究。这样做的目的是让癫痫发作不那么像地震，而更像飓风，你可以提前得到足够的预警以寻求安全。”

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