由伦敦大学学院领导的国际研究人员团队开发了一种人工智能 (AI) 算法，可以检测导致癫痫发作的细微大脑异常。

多中心癫痫病灶检测项目 (MELD) 使用来自 22 个全球癫痫中心的 1,000 多名患者 MRI 扫描来开发算法，该算法提供了耐药性局灶性皮质发育不良 (FCD) 病例异常的报告——这是癫痫的主要原因.

FCD 是大脑中发育异常的区域，通常会导致耐药性癫痫。这种情况通常通过手术治疗，但是从 MRI 中识别病变对临床医生来说是一个持续的挑战，因为 FCD 中的 MRI 扫描看起来很正常。

为了开发该算法，该团队从 MRI 扫描中量化了皮质特征，例如皮质/大脑表面的厚度或折叠程度，并使用了大脑中大约 300,000 个位置。

然后，研究人员根据放射科专家标记为健康大脑或 FCD 的示例对算法进行了训练，具体取决于它们的模式和特征。

发表在Brain杂志上的研究结果发现，总体而言，该算法能够在队列中 67% 的病例(538 名参与者)中检测到 FCD。

此前，178 名参与者被认为 MRI 阴性，这意味着放射科医生无法发现异常——但 MELD 算法能够在 63% 的这些病例中识别 FCD。

这一点尤为重要，好像医生可以在脑部扫描中发现异常，然后通过手术切除它可以治愈。

共同第一作者 Mathilde Ripart(伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所)说：“我们强调创建一种可解释的 AI 算法，可以帮助医生做出决定。向医生展示 MELD 算法如何做出预测至关重要该过程的一部分。”

共同资深作者 Konrad Wagstyl 博士(伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所)补充说：“这种算法可以帮助在儿童和成人癫痫患者中发现更多这些隐藏的病变，并使更多的癫痫患者能够考虑接受脑部手术可以治愈癫痫症并改善他们的认知发展。英格兰每年大约有 440 名儿童可以从癫痫手术中受益。