てんかんのエンジニアリングの課題と影響

 

てんかん発作の電気生理学の非常に短い紹介。

てんかんは、世界の人口の約1％に影響を与える脳の障害であり、26人に1人が人生のある時点で発作を経験し、現在約5,000万人が診断されています。てんかん発作に苦しむ人々にとって、彼らの生活は、意識の喪失、筋肉のこわばり、激しい震えを伴う、意識の瞬間的な喪失、局所的な運動障害または言語障害から、定型的な強直間代発作に至るまで、一見ランダムなイベントによって中断されます。

根本的な原因にはさまざまなものがあり、約3分の1の人が小児期に最初の発作を起こし、他の人は後年に発作を起こしますが、てんかんはニューロンに電気的脱分極の波が広がることを特徴としています。脳のさまざまな領域が影響を受けると、それらの機能が破壊されます。これにより、脳波計（EEG）は、病気の診断と位置特定に不可欠なツールになります。

ニューロンの機能は複雑です。大きな細胞体では、樹状突起は近くのニューロンに到達し、そこでシナプスで出会います。シナプスに放出された神経伝達物質は、樹状突起上の受容体と結合し、結合の適切な組み合わせと量が発生すると、ニューロンの長い軸索に活動電位を引き起こします。この活動電位は、帯電したイオンが膜を通過することを可能にするイオンチャネルの活動によって誘発される、細胞膜を横切って発生する電圧です。この電圧波は軸索を伝わり、シナプス末端で神経伝達物質の放出を引き起こし、そこでさらにニューロンが影響を受けます。

正常な脳機能では、何十億ものニューロンが比較的調整されていない方法で情報を処理しています。これにより、頭皮で測定可能なほぼ正味ゼロの電荷が得られます。発作中にニューロン間の同期が発生し、数十マイクロボルトのオーダーの電圧をEEGで測定できます。

てんかんを診断するために、発作のある人は通常、EEGに接続され、24時間体制で臨床スタッフによって7日間監視される病院の設定に紹介されます。オーストラリアでは、患者は診断セッションを6か月から18か月待つことができます。発作を起こしている間、意識を失っている間、脳に影響を及ぼしている疑いのある病気と一緒に暮らしている間、1年以上待っています。何が起こっているのかを知るためだけに、不必要で不安な待機。

2017年、私たちの創設者たちは、もっと良い方法があると信じていました。神経科医、計算論的神経科学者、電気技師の小グループが集まって、患者が自宅の快適さから正確な診断にすばやくアクセスできるようにすることを目的として、SeerMedicalを構築しました。

SeerMedicalの紹介

Seerは、2つの重要な革新を通じて、アクセシビリティと病院モニタリングの長い待機時間の問題に取り組んできました。私たちは、歴史的にカートで病院を回る必要があり、常に壁のコンセントに差し込まれ、小型のウェアラブルデバイスに小型化する必要があった機器を取り上げました。低電力のアナログ-デジタルコンバーター（ADC）、マイクロコントローラー、およびラジオを使用すると、患者は当社のオフィスの1つに電極を取り付けることができ、充電せずに10日間デバイスを装着できます。

ハードウェアをゼロから再設計することで、患者中心のアプローチをとることができたため、ADCを頭に直接配置してノイズを低減し、患者がシャワーを浴びるためにすばやく取り外すことができる独自の磁気EEGコネクタを構築しました。 —病院では簡単にできないこと。また、従来のEEGの苦情の主な原因の1つである可燃性の有害な溶液であるコロジオンに代わる、新しい水性電極接着剤（WaterTabs®）を発明しました。WaterTabsは無害で刺激性がなく、研究の最後に簡単に洗い流すことができます。


他の主な革新は、EEG信号を解釈するための機械学習の使用です。訓練を受けていない目（私自身を含む）には、EEGトレースは波線のように見えます。私は神経科医が患者のデータをレビューするときに頻繁に座りました。彼らは、患者の咀嚼、頭の動き、およびその他のノイズ源からの遺物を見て、てんかんを特徴付ける同期脱分極の明確な兆候を見つけるという不思議な能力を持っています。脳全体に影響を与える大規模な発作の場合、これらは簡単に特定できます。より小さな局所てんかん様イベントの場合、EEGの兆候はより微妙です。彼らのトレーニングとキャリアの過程で、彼らは私たちの他の人が書くことを読むことができるのと同じくらい簡単にチャートを読むことができます、またはミュージシャンはスコアを読むことができます。

コンピュータービジョンとオーディオ処理からのディープラーニング技術、つまり画像セグメンテーション、オブジェクト検出、オーディオイベント検出は、EEGアプリケーションに簡単に変換できることがわかりました。近年、これらの分野は最先端の研究で爆発的に増加し、データの複雑なパターンを識別するための自動技術が急速に改善されています。次に、これはEEG分析などの翻訳可能なアプリケーションに多大な利益をもたらしました。大規模で、十分に精選され、専門家によって検証されたEEGデータセットと組み合わせると、これらの手法は、訓練を受けた神経内科医だけでなく、関心領域を特定することができます。Seerでは、これらのさまざまな分野の最高のビットを組み合わせて、最先端の分析手法を構築することに成功しています。そして、MLを宣伝する多くのテクノロジー企業とは異なり、

これは、在宅てんかんの診断を可能にする重要な要素です。病院の環境では、臨床医が常に患者を監視しています。彼らは患者の行動を監視し、EEGトレースを観察しています。ベッドの費用に加えて、24時間年中無休の臨床的存在は病気を診断する費用の重要な推進力です。病院は施設の利用がより有益であるため、診断できる患者の数には制限があります。また、COVID-19を使用すると、より多くの患者が病院で長期間過ごすことを躊躇します。私たちのMLシステムは、EEGのリプレイを見るのに何日も費やす代わりに、関連する時間枠のみを確認するように臨床スタッフにすばやく指示できることを意味し、診断のコストと時間を少なくとも1桁削減します。

MLモデルも、EEGデータの表示方法を変え始めています。脳波の読み取りを専門とする神経科医は現在の視覚化に精通していますが、私たちが表面化するデータの独自の視覚化により、彼らがより速く仕事をし、各患者をより深く理解できるように支援できると信じています。これは興味深い設計上の課題であり、うまく行けば、患者とその主な介護者が自分の病気の性質についてより良い洞察を得るのを助けることもできます。

舞台裏では、これらすべてをAWSクラウドインフラストラクチャに準拠した方法でデプロイしました。各患者の研究では、ギガバイト単位の高解像度ビデオと同期するギガバイト単位の時系列電極データが生成されます。このビデオにより、臨床医はトレースで見ているものを患者の行動と関連付けることができます。オーストラリアのすべての病院の2倍以上のEEG研究を行っていることを考えると、データセットは現在200TBを超えています。私たちのdevopsアプローチは、システムを強化する際に迅速に作業することを可能にし、EEGデータを分析するために採用する独自のアプローチを解き放ち、より正確な診断、より速く、より安価なものを可能にします。

発作の予測と一般的に受け入れられている知識への挑戦




世界で最も一般的に参照されている情報源であるウィキペディアに目を向けると、発作を予測する効果的な方法がないことがわかります。2016てんかん財団コミュニティ調査報告書は、患者の生活上の疾患の主な影響が予測不可能であることが明らかになりました。それでも、個々の患者にとって発作のリスクは予測可能であることがわかりました。私たちは、この病気の一般的な理解が間違っていることを証明しています。これにより、発作を捕捉するためのEEGのスケジュールを改善できるだけでなく、患者の生活へのプラスの影響を誇張することは困難です。

ほとんどの患者にとって、発作はよく観察されたイベント（例えば、ライトの点滅）によって引き起こされるという一般的な誤解があります。これは少数の人々に当てはまりますが、多くの人々はその日が何をもたらすかを知らずに毎日暮らしています。これは非常に大きな負担になる可能性があります。現在、さまざまな患者を対象にモバイルアプリを介してこれらの予測を試行しており、その結果、発作が制御されていない人々を支援し、より自由に生活できるようになることを期待しています。

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以前のキャリアでは、人々がより自信を持って金融生活を送ることができるように設計されたオンラインバンキング会社のCEOを務めていました。私たちはお客様を仕事の中心に置き、銀行の働き方ではなく、人々の考え方のシステムを構築するために設計とテクノロジーを使用しました。私たちの仕事はやりがいがあり、彼らの経済的目標をよりよく達成するためにお金とより健全な関係を築くことができたファンのコミュニティを構築しました。

その仕事は価値があったのと同じくらい、私たちがここSeerで持っている影響と比較すると見劣りします。私は毎日、私たちのチーム全体の人々の素晴らしさと、私たちの患者やより広いてんかんコミュニティの人々から聞いた話に謙虚になっています。私たちのストーリーをより多く共有し、私たちの技術的発見、課題、および患者の生活への深く意味のある影響との関係を公開することにより、私たちの学際的なアプローチに基づいて構築することを楽しみにしています。私の仕事をもっと公開することで、あなたからも学ぶことができることを願っています！




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