近日，北京协和医院神经科脑电图和神经电生理团队联合首都医科大学附属北京天坛医院、山东大学附属儿童医院等机构，在中科院一区期刊BMC Medicine上发表关于发作间期癫痫样放电（IED）自动检测模型vEpiNetV2的多中心验证研究成果。团队首次在多中心前瞻性超大规模测试集中，真实还原了模型在临床实际环境中的表现。研究结果表明，vEpiNetV2可有效辅助医生完成脑电图分析工作，提升读图效率、减少人为误差。

癫痫作为一种常见神经系统疾病，其诊断重要依据之一是发作间期癫痫样放电（IED）。目前IED检测依赖专科医生人工判读，过程耗时费力且易受主观因素影响。尽管人工智能技术已逐步应用于IED检测，但由于不同医院的患者群体不同，脑电设备和操作技术也存在差异，导致模型在实际应用中可能出现检测精度下降的问题。目前，国内外尚缺乏IED智能检测模型的大规模、多中心前瞻性验证研究。

北京协和医院神经科团队在前期研发的vEpiNet模型的基础上，扩大训练样本，进一步优化技术架构，推出新一代模型 vEpiNetV2。新模型延续了“EEG+视频”的多模态融合设计，并新增了坏导去除模型和普适性更强的患者追踪定位模型，以更好地应对多中心数据差异。

▲vEpiNetV2模型整体结构图

本研究建立了迄今为止最大规模的IED智能检测模型测试集，所有测试数据完全独立于训练集样本，最大程度还原真实临床应用场景。研究前瞻性纳入了北京协和医院、首都医科大学附属北京天坛医院、山东大学附属儿童医院三家癫痫中心的原始视频脑电数据，覆盖从婴幼儿到老年的全年龄段患者，包含近1万例不同类型IED样本。

研究结果显示，vEpiNetV2表现出高效稳定的检测性能，在多中心测试集上均可实现高水平的敏感性、特异性和精确度，敏感性和特异性均达到90%以上。视频特征是vEpiNetV2的一大创新点，通过高效提取融合视频和脑电信号，三家癫痫中心的检测精确度均得到明显提升，整体假阳性率减少1/4。

目前，vEpiNetV2已转化为软硬件设备，在国内十余家医院投入临床试用，包括北京协和医院、北京大学第一医院、赤峰学院附属医院、空军军医大学第一附属医院（西京医院）、河北儿童医院、河北医科大学第二医院、宁夏医科大学总医院、山东大学附属儿童医院、首都医科大学附属北京安定医院、首都医科大学附属北京天坛医院、西安市儿童医院、西安交通大学第一附属医院、西安交通大学第二附属医院、西安市第三医院等。这一技术落地，将助力更多医疗机构提升脑电图诊断效率和准确率。

本研究获得国家重点研发计划、中央高水平医院临床科研专项等的支持。北京协和医院神经科崔丽英主任医师、卢强副主任医师为文章共同通讯作者，林楠主治医师为第一作者。

图文/神经科提供

编辑/王敬霞