Алгоритм визуализирует ключевые для диагностики участки коры головного мозга и частотные диапазоны в виде интуитивно понятных тепловых карт. Это позволяет врачу не просто получить результат, но и проверить логику искусственного интеллекта, что критически важно для доверия к технологии в клинической практике.
В ходе испытаний метод не только подтвердил уже известные науке механизмы развития эпилепсии, но и открыл новые биомаркеры заболевания. Особый интерес представляет обнаруженная роль высокочастотного гамма-диапазона, который ранее часто рассматривался как технический шум. Наилучшую эффективность продемонстрировала гибридная архитектура нейросети, сочетающая несколько подходов к анализу данных.
Разработчики отмечают, что предложенный подход имеет огромный потенциал для масштабирования. В будущем он может быть адаптирован для диагностики широкого спектра неврологических и нейродегенеративных расстройств, таких как болезни Альцгеймера или Паркинсона, что станет новым шагом в развитии персонализированной медицины.
