科学者たちは、AIと迅速な応答EEGを用いて、せん妄の検出を改善しました

Scientists improved delirium detection using AI and rapid response EEG.

うつ病を検出することは容易ではありませんが、それには大きな報酬があります。患者に必要な治療を迅速かつ確実に行うことで、より早く、より確実に回復することができます。

改善された検出は、長期的な熟練したケアの必要性を減らし、患者の生活の質を向上させ、重要な財政的負担を減らすことができます。米国では、うつ病に苦しむ人のケアには、国立衛生研究所によると、年間6万4千ドルの費用がかかります。

先月Natureに掲載された論文によると、研究者たちは、高齢者の重症患者におけるうつ病の検出に、NVIDIA GPUによって加速された深層学習モデルであるVision Transformerと、迅速な応答型脳波測定装置であるEEGを使用した方法を説明しています。

この論文は、「限られたリードEEGを使用した監視付き深層学習モデルによるVision Transformerによるうつ病の予測」と題され、サウスカロライナ大学のマリッサ・マルキー、パデュー大学の黄河燃、東カロライナ大学のトーマス・アルバネーゼとSunghan Kim、およびパデュー大学のBaijian Yangが執筆しています。

• 医薬品探索の革新：機械学習モデルによる可能性のある老化防止化合物の特定と、将来の複雑な疾患治療のための道筋を開拓する
• 音から視覚へ：音声から画像を合成するAudioTokenについて
• AWSにおけるマルチモデルエンドポイントのためのCI/CD

彼らの革新的なアプローチは、テスト精度率が97%という結果を得て、認知症の予測において可能性のあるブレークスルーを約束しています。そして、AIとEEGを活用することで、研究者たちは予防と治療方法を客観的に評価し、より良いケアを提供することができます。

この印象的な結果は、NVIDIA GPUの高速パフォーマンスの一部によるものであり、CPUに比べてタスクを半分の時間で達成することができました。

うつ病は、重症患者の80％に影響を与えます。しかし、従来の臨床的な検出方法では、症例の40％未満が確認されており、患者ケアの重要なギャップを表しています。現在、ICU患者のスクリーニングには、主観的なベッドサイド評価が必要です。

携帯型EEG装置の導入により、スクリーニングをより正確かつ手頃な価格で実施できるようになる可能性がありますが、技術者と神経学者の不足は課題です。

しかしながら、AIの利用により、神経学者が所見を解釈する必要がなくなり、患者が治療により受容的な2日前にうつ病に関連する変化を検出することができます。また、最小限のトレーニングでEEGを使用することが可能になります。

研究者たちは、自然言語処理のために最初に作成されたAIモデルであるViTを、EEGデータに適用しました。これにより、データ解釈に新しいアプローチが可能になりました。

大型EEGマシンや専門技術者が必要ない迅速なEEG装置の使用は、この研究の重要な発見の一つでした。

この実用的なツールと、収集されたデータを解釈するための高度なAIモデルを組み合わせることで、重症ケアユニットにおけるうつ病のスクリーニングを効率化することができます。

この研究は、病院滞在期間を短縮し、退院率を増加させ、死亡率を減少させ、うつ病に関連する財政的負担を減らすための有望な方法を提供しています。

NVIDIA GPUのパワーと革新的な深層学習モデル、実用的な医療機器を統合することで、この研究は技術が患者ケアを向上させる可能性を強調しています。

AIが成長し発展するにつれて、医療専門家は認知症などの状態を予測し、早期に介入するために、ますますそれに頼ることになるでしょう。これは、重症ケアの将来を変革することになります。

全文を読む。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!