钱江晚报小时新闻|小时高烧到抽筋，大学还莫名抽搐，小伙在医院睡了一晚就找出问题

【钱江晚报小时新闻|小时高烧到抽筋，大学还莫名抽搐，小伙在医院睡了一晚就找出问题】
钱江晚报·小时新闻采访人员何丽娜
在浙大二院拿到自己被确诊患有癫痫的诊断报告时， 21岁的大学生小俞（化名）反倒松了一口气。
小的时候，有过高烧到抽筋的程度，以为长大以后抵抗力增强了就好了，没想到上了大学之后又开始了，而且没有发烧也会偶尔莫名抽搐，最近两个月发作了两次，同学们看到他都紧张得有点不敢靠近。如今，终于知道问题出在哪了。
而令小俞意外的是，在找出病因的过程中，自己并没吃什么苦头，感觉只是在医院里睡了一晚而已。他不知道的是，背后有一群人工智能和医学专家们为此已努力了许久。

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要知道，癫痫的确诊很难，漏诊率很高。脑电图是癫痫诊断的金标准。但是，受癫痫发病特点的影响，也受制于医疗资源的稀缺，如何诊断，成为难题。据2019年统计数据，全国仅有高级脑电医生37人，中级836人，初级755人，且多集中在顶级医院。癫痫的发作并不规律，想要确诊，常需要12-24小时长程脑电监测。而拥有脑电医生的顶级医院，床位紧张，做次长程的脑电检查往往需要排队1-2个月。
而脑电图比心电图还要复杂的多，不同的波形不同的频率、振幅，有不同的生理特征。以往想做出诊断，就必须靠脑电医生的肉眼，从一页一页的脑电波图形中，找出异常波形，做出诊断结论。一份24小时的脑电长程监测数据，脑图医生单凭肉眼一页一页读完，需要1-1.5小时。一名医生全天仅能处理6-8份报告。这也大大制约了医院对癫痫的诊疗能力。
杭州妞诺科技CEO戴珅懿博士曾在浙江大学脑科学跨学科培养项目中主攻脑电算法，她想到，为什么不借助算法的力量，让人工智能读懂脑电图？几经探索，她和团队研发出一套算法，可以快速识别和标记异常脑电波，大幅缓解医生的工作负荷，为医生提供诊断依据。
目前，该研究已经在浙大二院、杭州美澳儿科诊所，以及浙江嘉兴、上海、江苏、安徽等多地的医院开始应用。其中，在杭州美澳儿科诊所开展的家庭视频脑电检查，无需住院，不用预约，在家就可以实现多天连续性监测，解决了很多患儿家庭的诊疗需求。

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而更令人惊喜的是，这套算法未来将被拓展至处癫痫之外的各类脑部疾病，比如，他们已与浙江大学医学院附属儿童医院、浙江省疾控中心合作的科研课题——《儿童重症脑炎的早期识别、综合精准诊治体系的建立与临床应用》，已被省科技厅立项，志在攻克儿童脑炎的脑电筛查与诊断。
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