根据《癫痫临床治疗指南》,患者每半年至1年需要复查1次脑电图;如果病情控制得不好,则需要不定期或随时复查,每次监测的时长从2小时至24小时不等。然而,培养一名成熟的脑电分析专家,需要大量临床经验和多年的专业培训。据行业人士估算,全国具有较高水平的脑电图分析人员不超过1000人,多数基层医疗机构要么不具备培养这方面人才的条件,要么留不住人才。　阿里健康“癫痫脑电分析引擎”正是针对上述痛点应运而生。据阿里健康人工智能实验室许娟博士介绍,过去,医生分析癫痫患者两小时的脑电图约需要25至40分钟,其大量精力消耗在查找异常放电上。而搭载了AI引擎的视频脑电监测设备,可以自动标注出脑电图上的各类异常放电,为医生判断提供参考,从而大幅提升医生的读图效率。据测算,在颞叶癫痫等实际场景下,阿里健康的AI引擎只需5分钟即可处理完成两小时的脑电图数据,再经过医生核查,一份分析报告10分钟内即可完成。　“利用节约下来的时间,脑电中心将有机会联接更多的基层医疗机构,为更多患者提供帮助。”许娟说。基层医院支付一定的服务费,就可将视频脑电监测设备采集下来的信息回传至脑电中心,获得“医生+AI”的分析支持。“按照目前的工作量测算,根据脑电图采集的时长,基层医院24至48小时内就能收到分析报告。”许娟说,接下来阿里健康将进一步提升引擎的准确性,并将于本月在合作的脑电中心和医疗机构落地。　在去年,阿里健康宣布与阿里云共建医疗大脑后,即表示将加强文本结构化、图像识别、生理信号识别、知识图谱构建等能力的建设。此次发布的“癫痫脑电分析引擎”,是其在生理信号识别领域的最新进展。目前,国内在癫痫AI领域的探索还主要集中在学术界,如基于脑电图癫痫发作自动检测,基于脑电图的睡眠自动分期、癫痫间期异常放电自动检测等。许娟表示,阿里健康研发的“癫痫脑电分析引擎”,使用深度学习算法结合传统算法,可自动检测多种癫痫异常放电,产品性能更稳定,在多种工作环境下的适应能力也更强。　王玉平在测试了阿里健康“癫痫脑电分析引擎”后认为,该引擎已经处于行业领先地位,并有意愿深入探讨脑电远程服务体系的建设。“脑电图监测是癫痫诊断和治疗的必要手段,受到读图人才和监测数据量庞大的限制,专业的脑电监测并不是很普及。人工智能引擎将有效地提高医生判读脑电图的效率,服务更多患者。”王玉平认为,随着人工智能的发展,“医生+AI”的工作方式将在越来越多的