克利夫兰诊所与旧金山初创企业Piramidal正在联合开发基于脑电波数据的人工智能模型，用于监测重症监护病房患者的脑部健康状况。
该系统并非基于文本训练，而是采用脑电图（EEG）数据作为训练集。通过头皮电极采集的脑电波以波浪线形式呈现，能反映大脑电活动的变化。在ICU环境中，医生会扫描EEG数据寻找癫痫发作、意识改变或脑功能下降的迹象。目前医生依赖持续脑电监测检测异常脑活动，但无法实时监控每位患者。常规做法是每12至24小时生成报告，手动分析一整天的脑波数据就需要2-4小时。
"这种工作既耗时又具有主观性，且依赖经验和专业知识"，克利夫兰诊所神经病学研究所癫痫中心主任Imad Najm指出。新的AI系统旨在解读连续脑电数据流，在数秒内标记异常情况，使医生能更早干预。Piramidal首席产品官Kris Pahuja表示："我们的模型持续监测ICU患者，实时向医生反馈患者状况及脑健康的动态变化"。
该初创团队于2023年成立，目标是建立通用脑部基础模型——可广泛解读不同人群神经信号的AI系统。创始人Dimitris Fotis Sakellariou曾是神经工程和AI科学家，Pahuja则曾在谷歌和Spotify负责产品战略。公司获得Y Combinator支持，去年完成600万美元种子轮融资。
开发团队整合公共脑电数据库、克利夫兰诊所专有数据及其他合作伙伴的数据构建模型。Sakellariou透露，模型整合了数千名神经功能正常与异常患者共计近百万小时的脑电监测数据。由于个体脑活动模式差异极大，建立基础模型需要海量数据捕捉共同特征。
"基础模型的价值就像ChatGPT能概括文本、适应写作风格一样，我们的模型也能适应不同个体的脑部特征"，Sakellariou解释道。目前团队正使用回顾性患者数据微调模型，计划未来6-8个月在受控ICU环境中测试实时数据处理能力。最终目标是实现数百患者的同时监测，但初期推广将严格控制误报率，"漏诊才是最让我们彻夜难眠的问题"，Najm强调。
尽管未公布当前准确率，Piramidal表示其技术与医生团队对比测试已达"类人"表现，未来将发布具体数据。除ICU应用，公司还计划拓展癫痫和睡眠监测领域。同时，脑机接口公司Synchron也在开发通用脑模型，消费级应用如脑电耳机监测情绪状态亦在探索中。
达纳基金会总裁兼CEO Caroline Montojo指出："这类进展凸显了建立前瞻性伦理框架的重要性"。她建议在技术设计初期就纳入伦理学家、社会科学家和患者视角，确保脑数据的负责任开发与应用。
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