マシンラーニングで脳の損傷をモニタ

December, 24, 2020, Durham--デューク大学の研究者は、CortiCareとの多年科学研究契約により、脳損傷患者の連続モニタにマシンラーニングアプローチを設計する。

デューク大学の神経学者と電気工学者がチームを組んで、ICUの全ての患者の脳の健康をモニタする､より優れた方法を開発する｡「神経学的損傷モニタリングとリアルタイム出力ディスプレイ」と名付けられた方法は、マシンラーニングと連続脳波図(EEG)データ、他の臨床情報を利用して脳損傷と脳の健康の評価の提供者を支援する。

脳損傷患者のモニタリングの現状は、数時間ごとに行われる通常の臨床試験評価である。しかし、多くの患者はコマンドに従うことができず､理学的診断に参加できないので､医者は､大きなノイズ､危機､有害刺激､初歩的な脳幹反射など総反応しか調べることができない｡

｢これらの検査は､その範囲が限られているだけでなく､イメージングだけが､画像が撮られたその瞬間の脳のスナップショットを提供する｣とデューク大学医学部､主席研究者､神経学准教授､Brad Kollsは説明している｡

新しいアプローチは､カルテおよび標準のベッドサイドモニタリングからの臨床情報とともに､連続脳波活動を利用して､脳の状態をより包括的に評価できるようにする｡研究チームは､このデータを結果と関連付けることで脳損傷患者のケアを改善できると期待している｡これにより臨床医は､脳活動を最適化し､回復を個人化できるようになる｡

マシンラーニングアプリケーションと生体信号の統合における広範囲の経験により､Collinsは､トピックモデリングや自動的特徴抽出など,教師のいない学習を利用して､新たなデータセットを掘り下げて研究する｡

｢このアプローチを使って眠っている患者からとったデータを分析した結果は有望である｡脳損傷患者のケアと潜在的な結果を変えることができた｣とCollinsはコメントしている｡

(詳細は､https://pratt.duke.edu)