Artificial Intelligence–Enhanced Rapid Response Electroencephalography for the Identification of Nonconvulsive Seizure
Notice bibliographique
Résumé
What Is the Issue? A nonconvulsive seizure is seizure activity defined by an altered mental status, subtle limb twitches, or changes in speech. They are more difficult to identify than convulsive seizures as they do not have the distinctive motor activity associated with convulsive seizures. Patients in emergency departments (EDs) and intensive care units (ICUs) with suspected nonconvulsive seizures must be monitored with an electroencephalogram (EEG) to confirm diagnosis. Rapid detection of nonconvulsive seizures is crucial — a delay in treatment risks brain injury. There can be significant delays in accessing conventional EEG monitors and treatment because of limited supply in critical care settings, such as EDs and ICUs. What Is the Technology? The Ceribell system is a rapid response point-of-care EEG designed for use in the ED and ICU to help identify patients who are having nonconvulsive seizures. The portable device has an artificial intelligence (AI) algorithm, Claritγ, that monitors seizure activity within a 5-minute interval to determine the seizure burden during that time frame. The device alerts a bedside care provider if seizure activity occurs. This information can guide physicians’ treatment plans. What Is the Potential Impact? Within the ED and ICU, Ceribell could be used to increase access to EEG, allowing for faster detection of nonconvulsive seizures. Conventional EEG monitors are expensive and usually require a trained specialist to use and interpret findings. Most hospitals have limited access to conventional EEGs, which can lead to delays in treating patients with nonconvulsive seizures. In critical care settings, Ceribell may improve efficiency and patient flow by shortening time to diagnosis, preventing unnecessary treatment escalation, decreasing transfers to tertiary care hospitals. What Else Do We Need to Know? The Ceribell system is not available in Canada as of this writing. The Ceribell system could improve time to treatment for patients with suspected nonconvulsive seizures due to the complexity and personnel needs of conventional EEG systems. Current research on the Ceribell system has mostly been retrospective with small sample sizes; therefore, the results may not be generalizable to a wider population. If the system is implemented in hospitals, training is required to ensure that all health care professionals in the ED or ICU know when to order the portable EEG so that the use of Ceribell is prioritized for patients with suspected nonconvulsive seizures. Datasets used to train AI algorithms tend to underrepresent equity-deserving groups, so implementing AI systems such as Ceribell with Clarity in health care settings could increase health care inequity for those not well represented in algorithm data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».