5月9日，由阿里健康人工智能实验室研发的“癫痫脑电分析引擎”产品正式上线。经首都医科大学宣武医院神经内科王玉平主任测试，该引擎在辅助医生判断癫痫患者的各类异常放电、发作类型和综合症等方面作用显著，最高可将脑电图分析时间缩短七成，大大减少了经历消耗。阿里健康透露，该引擎本月就将在其合作的脑电中心和医疗机构投入应用。
据阿里健康人工智能实验室许娟博士介绍，过去，医生分析癫痫患者两小时的脑电图约需要25至40分钟，其大量精力消耗在查找异常放电上。而搭载了AI引擎的视频脑电监测设备，可以自动标注出脑电图上的各类异常放电，为医生判断提供参考，从而大幅提升医生的读图效率。据测算，在颞叶癫痫等实际场景下，阿里健康的AI引擎只需5分钟即可处理完成两小时的脑电图数据，再经过医生核查，一份分析报告10分钟内即可完成。
“利用节约下来的时间，脑电中心将有机会联接更多的基层医疗机构，为更多患者提供帮助。”许娟说。基层医院支付一定的服务费，就可将视频脑电监测设备采集下来的信息回传至脑电中心，获得“医生+AI”的分析支持。“按照目前的工作量测算，根据脑电图采集的时长，基层医院24至48小时内就能收到分析报告。”许娟说，接下来阿里健康将进一步提升引擎的准确性，并将于本月在合作的脑电中心和医疗机构落地。
在去年，阿里健康宣布与阿里云共建医疗大脑后，即表示将加强文本结构化、图像识别、生理信号识别、知识图谱构建等能力的建设。此次发布的“癫痫脑电分析引擎”，是其在生理信号识别领域的最新进展。
目前，国内在癫痫AI领域的探索还主要集中在学术界，如基于脑电图癫痫发作自动检测，基于脑电图的睡眠自动分期、癫痫间期异常放电自动检测等。许娟博士表示，阿里健康研发的“癫痫脑电分析引擎”，使用深度学习算法结合传统算法，可自动检测多种癫痫异常放电，产品性能更稳定，在多种工作环境下的适应能力也更强。
首都医科大学宣武医院神经内科主任王玉平在测试了阿里健康“癫痫脑电分析引擎”后认为，该引擎已经处于行业领先地位，并有意愿深入探讨脑电远程服务体系的建设。“脑电图监测是癫痫诊断和治疗的必要手段，受到读图人才和监测数据量庞大的限制，专业的脑电监测并不是很普及。人工智能引擎将有效地提高医生判读脑电图的效率，服务更多患者。”王玉平主任认为，随着人工智能的发展，“医生+AI”的工作方式将在越来越多的临床应用领域涌现，从而解放医生的“生产力”，减少精力消耗，让医生有机会把更多精力投入到科研和服务患者上来。
原标题：癫痫脑电分析引擎上线 脑电图分析时间最高缩七成
