An analysis of the efficiency of machine learning algorithms in the detection and prediction of epileptic seizures

In der aktuellen Epilepsieforschung und -behandlung stellen eine präzise Diagnose und individualisierte Behandlungsmethoden eine zentrale Herausforderung dar. Vor diesem Hintergrund zielt diese Studie darauf ab, die Rolle von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) bei der Erkennung und Prognose von epileptischen Anfällen zu untersu- chen. Angesichts der weltweit zunehmenden Prävalenz von Epilepsie und der Vielfalt der epileptischen Anfallstypen ist das Verständnis und die Verbesserung dieser Technologien für die Patientenversorgung von entscheidender Bedeutung. Im Rahmen der Analyse wurden verschiedene ML-Algorithmen, darunter CNNs, LSTMs und Transformer-Modelle, ermittelt, die bei der Erkennung und Vorhersage epileptischer Anfälle eingesetzt werden. Besonderes Augenmerk wurde auf die Eignung dieser Algorithmen für verschiedene Anfallstypen, wie generalisierte und fokale Anfälle, gelegt. Es zeigte sich, dass die Effizienz der Algorithmen wesentlich von den verwendeten Bio- markern abhängt. EEG-Daten erwiesen sich als besonders wertvoll, aber auch andere Biomarker wie die Herzfrequenzvariabilität (HRV) und das Elektrokardiogramm (EKG) zeigten in bestimmten Kontexten vielversprechende Ergebnisse. Die Studie unterstreicht die Notwendigkeit einer sorgfältigen Auswahl und Aufbereitung von Datensätzen und der Entwicklung fortschrittlicher Techniken zur Merkmalsextraktion. Die zentrale Er- kenntnis dieser Analyse ist, dass sich keine Methode des maschinellen Lernens (ML) als universell überlegen erweist. Vielmehr hängt die Effektivität der einzelnen Methoden wesentlich von der Art des epileptischen Anfalls und der Art und Qualität der verwende- ten Biomarker ab. Auch der Kontext, in dem sie angewendet wird, und die spezifischen Anforderungen der jeweiligen Situation spielen eine entscheidende Rolle.