論文の概要: Clinical translation of machine learning algorithms for seizure detection in scalp electroencephalography: a systematic review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15332v1
- Date: Mon, 8 Apr 2024 11:19:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-28 10:56:51.080840
- Title: Clinical translation of machine learning algorithms for seizure detection in scalp electroencephalography: a systematic review
- Title（参考訳）: 頭皮脳波における発作検出のための機械学習アルゴリズムの臨床翻訳 : 系統的検討
- Authors: Nina Moutonnet, Steven White, Benjamin P Campbell, Danilo Mandic, Gregory Scott,
- Abstract要約: 臨床的翻訳性に着目し,機械学習の発作検出アルゴリズムを体系的に検討した。
一般性、実行時コスト、説明可能性、臨床関連パフォーマンス指標を評価する。
実世界の有効性に関する機械学習アルゴリズムの批判的評価は、臨床翻訳の加速に役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning algorithms for seizure detection have shown great diagnostic potential, with recent reported accuracies reaching 100%. However, few published algorithms have fully addressed the requirements for successful clinical translation. For example, the properties of training data may critically limit the generalisability of algorithms, algorithms may be sensitive to variability across EEG acquisition hardware, and run-time processing costs may render them unfeasible for real-time clinical use cases. Here, we systematically review machine learning seizure detection algorithms with a focus on clinical translatability, assessed by criteria including generalisability, run-time costs, explainability, and clinically-relevant performance metrics. For non-specialists, we provide domain-specific knowledge necessary to contextualise model development and evaluation. Our critical evaluation of machine learning algorithms with respect to their potential real-world effectiveness can help accelerate clinical translation and identify gaps in the current seizure detection literature.
- Abstract（参考訳）: 発作検出のための機械学習アルゴリズムは大きな診断可能性を示しており、最近の報告では100%に達する。
しかし、臨床翻訳を成功させるための要件を完全に解決したアルゴリズムは、ほとんどない。
例えば、トレーニングデータの特性はアルゴリズムの汎用性を著しく制限し、アルゴリズムはEEG取得ハードウェア間のばらつきに敏感であり、実行時の処理コストはそれらをリアルタイムの臨床的ユースケースでは不可能にすることができる。
本稿では,一般性,実行時コスト,説明可能性,臨床関連パフォーマンス指標などの基準で評価し,臨床翻訳性に着目して機械学習の発作検出アルゴリズムを体系的にレビューする。
非スペシャリストにとって、モデルの開発と評価を文脈化するのに必要なドメイン固有の知識を提供する。
実世界の潜在的な有効性に関する機械学習アルゴリズムの批判的評価は、臨床翻訳を加速させ、現在の発作検出文献のギャップを識別するのに役立ちます。
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