案例研究：Australian Epilepsy Project 如何利用技术为患者赋能

快速阅读: 据《iT新闻》称，澳大利亚癫痫项目（AEP）利用AI和云计算构建全球最大癫痫数据集之一，提升对癫痫的认知与管理。项目由弗洛里研究所主导，结合医生和科技，通过标准化数据连接改善患者护理，并计划扩展至儿科领域。

凯特·韦伯撰写
2025年3月20日12:58 下午

**澳大利亚癫痫项目（AEP）构建疾病数据集借助AI与云计算改善疾病认知**

首席研究员格雷姆·杰克逊与数字与技术主管安东·德·维格尔向《数字国度》透露，澳大利亚癫痫项目（AEP）致力于构建一个关于癫痫的数据集，并借助人工智能与云计算助力业内人员更好地理解这一疾病。作为全球最大的互联数据集之一，它将提升医务人员对癫痫的认知，并帮助患者更有效地管理病情。

“我们的目标是改变患者的命运。每五十个人中就有一人患有活动性癫痫，高达百分之二的人口，超过百分之十的人在其一生中的某个时刻会经历癫痫发作，”杰克逊说道。
“作为一名医生和研究人员，我希望能够在人群层面找到解决方案。我们正处于能够将实体医院的专业知识通过数据传递至人口规模的关键时刻。你无法培养出一千名癫痫专家，但你可以扩展由我们训练的数据并覆盖整个人群，让每个人在疾病早期都能获得最佳护理。医疗后果和健康经济后果将是巨大的。”

该项目隶属于弗洛里神经科学与心理健康研究所，并与墨尔本大学和奥斯汀健康中心有紧密联系。团队的工作已促成一种供医生集中报告的门户，机器学习也被用于理解非结构化数据。

“我们选择了亚马逊云服务（AWS），并决定使用其提供的所有托管服务以及许多其他医疗相关服务，”德·维格尔介绍道。“我们以此为基础构建系统。我们开发了一个医生门户，允许神经科医生登录并查看标准化报告，以便我们处理安全问题并确保所有信息都留在应留的位置。所有数据均保留在澳大利亚境内，且全部处于加密状态。”

他补充道，从这里开始，团队已进一步利用AWS的服务协助数据分析和机器学习模型，并利用理解非结构化数据的能力。“对于每位患者，我们都有他们的病史信息、扫描件、传真、信件、Word文档和PDF文件。”团队正在使用AWS Textract将这些非结构化数据转换为文本，并利用“大型语言模型根据文本内容理解每个部分的内容”。

“我们使用检索增强生成过程，即根据我们提供的信息，要求大型语言模型根据文本内容回答问题，”德·维格尔指出。杰克逊表示，作为一个医生，这个平台是关键的转折点。“我们正在构建一个现代医疗保健平台，以标准化方式连接数据，作为一种新的研究标准护理，以便他们能够理解疾病并找到治疗方法，因为一切都在变化。”他说，这些工具是专门针对医生设计的。医生在技术开发中发挥了关键作用，提供了“如何设计我们的产品以及关注重点的指导”。

“两年前我开始时，我们只有几百名参与者，如今我们正努力增长到4000名参与者。这样一个连接的数据集在癫痫领域将是世界上最大的之一，并具备高精度能力。患者从获取洞见中受益最多，这使他们能够了解自己的护理情况。扩大规模”

该项目的下一步包括扩大规模并涉足儿科领域，继续构建洞见。德·维格尔表示，该项目已经开始在数据中发现相关性和模式，“我们认为这将建立更好的洞见并为神经科医生提供信息。”

“我们正在构建一种处理像大脑这样复杂器官数据的方式，可以标准化并用于了解更多关于大脑及其在其他条件下的功能。”这项工作也在寻求扩展以涵盖儿童。与此同时，德·维格尔表示，计划不是取代医生，而是利用技术获得“标准化的高质量成果”。

“这就是人工智能和技术在未来医疗保健中如何帮助的方式——先设定一段时间的标准流程，以便你可以构建一系列小型机器学习模型和算法来增强数据并给出标准化输出。”

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(以上内容均由Ai生成)