原标题：IBM用机器学习演算法自动分析脑波图讯号，辅助医生诊断脑功能
IBM研究团队近日在自家官方博客发表用机器学习自动分析脑波图（EEG）讯号的成果，IBM从去年开始与新加坡南洋理工大学合作，共同开发出用机器学习技术，来分析脑波图，以辅助专业医生诊断工作。
IBM指出，全世界发展中的国家大约有3分之1的疾病负担都是来自脑部相关的疾病，像是癫痫、思觉失调症和忧郁症，这些脑部神经失调症在中低收入的国家非常常见，全球约80%的癫痫症都发生在中低收入国家，癫痫症及早治疗是能够获得改善的，但是，由于这些国家缺乏足够的医生，尤其是精神科医生，只有20%的病患能够得到治疗。
而脑波图是诊断癫痫症非常有用的工具，通过非侵入式、携带方便，且相对便宜的技术，来检测神经元相互沟通时，头皮上的微小电脉冲，不只是癫痫症，脑波图可以检测、监测和治疗各种不同的脑部疾病，经过训练的脑科医生可以通过脑波图的变化判断癫痫症，脑波图的模式（Pattern）变化通常与癫痫症有关，但是也常常容易被误判，虽然用动态脑波图TeleEEG可以解决这个问题，但是需要大量的计算资源和设备成本，对发展中的国家而言，相对困难。
因此，IBM研究团队开发一套机器学习演算法，通过脑波图的讯号来检测脑功能，并且分析的过程中，尽量避免人为干涉系统判断，系统几乎不需要人工挑选特征，调整参数，期望可以通过该方法协助临床医疗决策，目前该模型只有在已开发的国家中测试，未来将会尽快于发展中的国家测试该模型。
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