機器學習算法能預測癲癇發作 減少錯誤預測數量
俄羅斯創新城大學開發出一種用機器學習算法預測癲癇發作的有效方法,可將癲癇發作的錯誤預測數量減少3/4。 研究人員指出,預測癲癇發作的新方法建立在科學家過去的成就以及機器學習算法基礎之上。使用機器學習改進后的預測方法將癲癇發作的錯誤預測數量減少了3/4。 創新城大學神經科學和認知技術實驗室教授弗拉基米爾·馬克西緬科介紹,所開發系統的獨特性在于形成神經網絡訓練原理。他補充道,向分類器提交神經活動結果,其中包括對先前算法作出的正確和錯誤的預測,在此基礎上,人工智能學會了糾正以前算法的錯誤,并且變得更加高效。 馬克西緬科表示,這項研究的成果是人類在開發抗癲癇系統道路上邁出的一大步。目前,研究人員正在申請倫理委員會的許可,以便開始對患者進行實驗研究。
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