The Role of Artificial Intelligence in the Diagnosis and Management of Non-convulsive Seizures: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Non-convulsive seizures (NCS) are often underdiagnosed due to their subtle presentation including changes in behavior and mental status. Although electroencephalography (EEG) remains the gold standard for detection, challenges, such as subjective interpretation, individual observer variability, and limited availability, often prolong diagnosis. This can lead to severe complications, including cognitive decline and higher mortality rates. Recent developments in artificial intelligence (AI) are revolutionizing epilepsy care by providing enhanced accuracy and efficiency for diagnosing and managing NCS. Machine learning models, including convolutional neural networks (CNN), recurrent neural networks (RNN), and support vector machines (SVM) have demonstrated high precision in analyzing EEG data and predicting seizures. Innovations such as Ceribell Clarity algorithm (Ceribell, Sunnyvale, CA) allow fast, real-time seizure detection, reducing diagnostic delays in emergency and critical care. Wearable AI-driven technologies like wearable monitoring devices, predictive analytics, and explainable AI enhance personalized care and support better clinician decision-making. This review underlines AI's potential in neurology and neurosurgery, highlighting its role in enhancing diagnostic precision, accelerating interventions, and supporting surgical and treatment planning. By incorporating AI into clinical practice, healthcare systems can overcome diagnostic challenges and deliver patient-centered care. AI is becoming a key element in the future of medicine, driving advances in precision neurology and improving patient outcomes worldwide.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».