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多发性硬化症（MS）是一种慢性神经炎症性疾病，准确诊疗对改善患者预后至关重要。研究人员开展了机器学习（ML）和深度学习（DL）模型应用于 MS 的脑电图（EEG）数据分析研究。结果显示这些模型能提升诊疗效果，对 MS 管理意义重大。
多发性硬化症（Multiple Sclerosis，MS）是一种令人困扰的慢性神经炎症性疾病，它就像隐藏在中枢神经系统（Central Nervous System，CNS）中的 “捣乱分子” 。在 MS 患者体内，免疫系统如同失控的士兵，错误地攻击并破坏了保护神经纤维的髓鞘，这使得神经冲动的正常传递受到干扰，进而引发肌肉无力、协调能力受损、认知困难等一系列症状，严重影响患者的生活质量。由于 MS 的病因复杂，涉及遗传、环境和免疫等多方面因素，且疾病表现具有异质性，因此，实现对 MS 的准确预测、诊断、监测和治疗（Prediction, Diagnosis, Monitoring, and Treatment，PDMT）成为了医学领域亟待攻克的难题。
在这样的背景下，来自多个机构的研究人员开展了关于机器学习（Machine Learning，ML）和深度学习（Deep Learning，DL）模型应用于 MS 的脑电图（Electroencephalography，EEG）数据分析的研究。他们的研究成果发表在《Artificial Intelligence in Medicine》上，为 MS 的诊疗带来了新的曙光。
研究人员采用了一系列关键技术方法。首先，他们在多个数据库进行全面的文献检索，包括 IEEE、ScienceDirect 等，筛选出 2014 - 2024 年间聚焦 MS、EEG 和 ML 的相关研究。接着，严格按照设定的纳入和排除标准挑选研究，运用 PRISMA 指南规范整个研究流程。通过对这些研究的综合分析，探索 ML 模型在 MS 诊疗中的应用。
研究结果主要体现在以下几个方面：
- ML 模型在 MS 诊疗中的多方面应用：ML 模型利用 EEG 数据，在 MS 的预测、诊断、监测和治疗中发挥着关键作用。在预测方面，DL 模型如递归神经网络和长短期记忆网络，通过分析 EEG 数据预测疾病进展和复发，结合传统 ML 方法可提升准确性。诊断时，基于 EEG 数据的诊断模型，借助 CNN 等 DL 技术，分析 EEG 特征来区分 MS 患者和健康人，部分模型分类准确率高达 97%。监测过程中，DL 模型持续分析 EEG 信号，结合可穿戴 EEG 设备实现实时监测，还能通过分析不同频率带的 EEG 组件检测认知恶化。在治疗方面，DL 模型辅助制定个性化治疗方案，如神经反馈系统和脑机接口系统，帮助患者改善症状和促进功能恢复。
- ML 技术和 EEG 技术的新进展：近年来，半监督学习用于 EEG 数据聚类，结合标记和未标记数据，提升聚类效果。DL 模型，尤其是 CNN，在 EEG 信号分类上取得显著进展，可预测 MS 患者疲劳水平。此外，结合 CNN 与可解释人工智能技术，增强了模型的可解释性和稳健性，混合模型也提高了 EEG 数据分类的准确性。
- 面临的挑战与应对策略：使用 ML - based EEG 分析管理 MS 面临诸多挑战，如患者数据隐私和安全问题、EEG 数据质量参差不齐、训练数据存在偏差、样本量小导致模型泛化能力受限、模型可解释性差以及设备间互操作性困难等。为此，研究人员提出多种应对策略，包括实施强大的预处理技术、确保训练数据集的多样性和代表性、采用交叉验证和集成方法、开发可解释的 AI 模型、定期更新模型、标准化数据收集协议、运用先进的特征选择技术以及整合多模态数据等。
- 未来应用与趋势：未来，ML 在 MS 管理中前景广阔。在诊断和监测方面，将进一步提高早期检测能力，实现个性化治疗和实时监测。ML 模型和技术将不断优化，包括改进分类算法、增强可解释性和减少偏差。同时，ML 将与可穿戴和多模态技术深度融合，如结合 EEG 与 MRI 数据进行综合评估，开发基于 EEG 的更先进诊断和监测系统，利用 5G 技术实现更高效的数据传输和分析。
研究结论表明，ML 技术结合 EEG 数据为 MS 的个性化疾病管理和治疗带来了新希望。它能够提高诊断准确性，实现实时监测，制定个性化治疗方案，从而改善患者的预后。然而，目前的研究还存在一些局限性，如数据质量的差异、训练数据的偏差以及模型的可解释性问题等。未来的研究需要着重解决这些问题，通过改进数据预处理技术、扩大和优化训练数据集、开发可解释的 AI 模型以及整合多模态数据等方式，推动 MS 管理向更高效、更精准的方向发展。这不仅有助于提高 MS 患者的生活质量，也为整个生命科学和健康医学领域在神经疾病诊疗方面提供了宝贵的经验和借鉴，推动相关研究不断向前迈进。
