近日，以色列内盖夫本古里安大学（BGU）的研究团队开发出了一种新型可穿戴设备，可以在用户癫痫发作 1 小时前发出警告。该可穿戴设备利用 AI 检测算法实时分析脑电图（ECG），如果识别出指示性的大脑模式，它就会向用户的智能手机发送警报。
Dr. Oren Shriki, the Department of Cognitive and Brain Sciences at Ben-Gurion University (Credit: Dani Machlis)
这项被称之为 Epiness 的技术可以帮助患者预防癫痫发作，并让他们知道在癫痫发作前服用药物。由于 30% 的癫痫发作是没有及时服用药物，因此通过该设备可以在癫痫发作之前提供足够的时间来采取预防措施，以消除相关伤害的风险。
科学家表示：“Epiness 是一种新型、首次基于机器学习算法检测和预测癫痫发作的设备”。IEEE Spectrum 去年报道说，路易斯安那大学的研究人员提出了类似的人工智能设计，其准确率（99.6%）和速度（一小时通知）几乎相同。不过，这并不是一个可穿戴设备，只是一套算法。
BGU 已经为 Epiness 的商业化做好了准备。一家名为 NeuroHelp 的新大学控股的初创公司授权该技术进行进一步的商业开发。
BGU 的 Oren Shriki 博士说：“我们的算法已经表明能够大幅减少必要的脑电图电极数量，因此我们正在开发的设备既准确又方便用户使用。我们目前正在开发一个原型，将在今年晚些时候进行临床试验评估”。