Predicția convulsiilor epileptice specifice pacientului folosind fuziunea datelor și învățarea automată adversarială

Acest studiu propune o abordare personalizată de învățare automată care combină semnale EEG și ECG cu antrenament advers în domeniu pentru a prezice convulsiile epileptice, raportând o precizie medie de 99,7% și o rată de alarme false de 0,1%. Metoda abordează variabilitatea individuală în modelele de convulsii și urmărește implementarea clinică pentru suport personalizat în predicția convulsiilor.