研究人员开发了首个新生儿癫痫发作的预测模型

来自费城儿童医院神经科学中心(CHOP)的研究人员开发了一种预测模型，可以确定哪些新生儿可能在新生儿重症监护病房(NICU)发生癫痫。该模型可纳入常规护理，以帮助临床团队决定哪些婴儿需要脑电图(EEGs)，哪些婴儿可以在新生儿护理单元安全管理，而无需通过脑电图监测。这将使家庭和护理人员能够在没有侵入性和不必要的程序的情况下照顾婴儿。研究结果发表在《柳叶刀》数字健康．

新生儿癫痫是新生儿常见的神经系统疾病。特别是，大约30%的新生儿大脑暂时缺氧(称为缺氧缺血性脑病，简称HIE)会出现癫痫发作。大多数癫痫发作只能通过脑电图监测来检测，而不能简单地通过临床观察来检测，这是过去二十年来影响婴儿癫痫发作管理的重要教训。患有HIE的新生儿在以后的生活中出现神经行为问题和癫痫的风险增加，检测和治疗癫痫发作对于减少癫痫引起的损伤非常重要，从而改善早期癫痫新生儿的预后。

目前的指南建议患有HIE的新生儿接受4到5天的脑电图监测以检测癫痫发作。然而，这种方法并不总是可行的，因为许多这些婴儿在新生儿重症监护室接受护理，无法获得连续脑电图(CEEG)。即使是大型医疗网络中的新生儿重症监护室也往往只有有限的脑电图资源，特别是对包括医生和技术人员在内的整个护理团队来说，脑电图读数的解释是时间密集型的。

预测哪些新生儿会出现癫痫发作是一件复杂的事情，之前尝试使用临床和脑电图数据来预测未来的癫痫发作并没有产生高度准确的结果。为了帮助解决这些问题，CHOP的研究人员使用了来自最近开发的脑电图报告表格的数据，该表格用于所有脑电图，使用机器学习方法构建预测模型。

“在这项研究中，我们使用了1000多名新生儿的脑电图数据来建立模型来预测新生儿癫痫发作第一研究作者Jillian McKee，医学博士，CHOP神经内科和儿科癫痫项目的儿科癫痫研究员。“这些数据帮助我们优化哪些新生儿应该在新生儿重症监护室接受脑电图监测。”

研究人员建立了他们的癫痫预测模型基于标准化脑电图特征报告电子病历．的回顾性研究发现这些模型可以预测癫痫发作，特别是HIE新生儿的癫痫发作，准确率超过90%。可以对模型进行调整，使其不会失手癫痫发作在保持高精度的同时，在整个队列中灵敏度高达97%，在HIE新生儿中灵敏度为100%。作者指出，这是第一个关于癫痫发作的研究报告预测模型基于临床衍生的标准化报告。研究小组制作了模型公开的作为一个在线工具。

“如果我们可以进一步验证这个模型，它可以通过减少低风险患者的脑电图使用，更有针对性地使用有限的脑电图资源，这将使新生儿重症监护室的神经系统问题的婴儿护理更加个性化和集中，”高级研究作者Ingo Helbig医学博士说，他是神经病学部门的儿科神经学家，也是CHOP癫痫神经遗传学研究所的联合主任。“我们相信将这种模式融入实时临床实践可以大大提高我们在生命早期这些关键时期提供的护理的质量和效率。”

“该项目表明，我们可以有效地获取标准化数据，作为临床实践的一部分，以推动研究，使我们能够提供更好的护理，”CHOP神经科学中心的联合作者兼高级医学主任Nicholas Abend医学博士说。“我们已经在使用同样的方法来收集所有脑电图报告的数据，随着时间的推移，成千上万的癫痫就诊，以及神经科学中心的许多其他领域，从而建立一个真正的学习医疗保健系统。”