分析ソフトウェアモジュール autoSCORE™

診断用リポーティング用モニター用

概要
autoSCORE™ は、ディープラーニングを活用した AI 搭載の EEG 解析アプリケーションで、専門家レベルの EEG 解釈を提供します。長期モニタリング (LTM)、外来（携帯）EEG、およびルーチン EEG の研究全体で臨床的に重要な異常を検出し、研究レベルの指標を提示します。定型評価を自動化し主要な所見を強調することで、手動レビューの負担を軽減し臨床チームが患者ケアに集中できるよう設計されています。

主な利点

• ディープラーニングモデルにより専門家レベルの EEG 解釈を実現
• 検出された異常を自動でフラグ付けし、サブクラス化してレビューの優先順位付けを支援
• 研究レベルの指標と異常の有病率の視覚プレビューを提供
• 研究レビューの高速化に寄与し、評価者間のばらつきを低減する可能性

autoSCORE がレビューを支援する方法

• 検出された異常を自動的に4つのサブタイプに分類：局在性てんかん性 (focal epileptiform)、全般性てんかん性 (generalized epileptiform)、局在性非てんかん性 (focal non-epileptiform)、びまん性非てんかん性 (diffuse non-epileptiform)
• 研究を開く前に異常の有病率を視覚的にプレビュー
• 異常タイプと確率スコアでランク付けされた異常 EEG セグメントへ迅速にナビゲート
• 研究が実行されている間のレビューをサポート（外来録音で有用）

対応する研究タイプ

• 長期モニタリング (LTM)
• 外来（携帯）EEG
• ルーチン EEG

ワークフロー統合（例）

• ステップ1 — autoSCORE を有効にして研究を開始
• ステップ2 — 録音中または完了時に研究リスト内の autoSCORE 表示を使用してワークフローを計画
• ステップ3 — 異常タイプと確率で autoSCORE の所見を並べ替えて研究をレビュー
• ステップ4 — レポートまでの時間を短縮

分類および視覚的指標
研究レベル指標ヘッダー: Last | First | Abnormality | Focal Epi | Gen Epi | Focal Non-Epi | Diff Non-Epi
例行: Edwards | Nancy | 99% | 89% | | 94% | 50%

研究セグメントヘッダー: Last | First | Abnormality | Focal Epi | Gen Epi | Focal Non-Epi | Diff Non-Epi
例行: Virotsko | Cynthia | 3/9 | 3/9 | 1/9 | 0/9 | 0/9

実証された性能
3万件を超える専門家ラベル付き EEG 録音を用いて学習されたディープラーニングモデルで開発され、査読付きの文献で検証されています。検証研究で報告された性能指標は、主要な人間の専門家と同等の結果を示しています。

査読による検証
性能結果と検証は査読付きジャーナルに掲載されています（出典文献を参照）。

システムと提供
autoSCORE は Holberg EEG により開発され、Natus NeuroWorks EEG ソフトウェア（バージョン10以上）と組み合わせて独占的に提供されます。すべての国で利用可能ではありません。

仕様

• 製品名 / 型番：autoSCORE™
• 統合：Natus NeuroWorks EEG（v10+）との専用統合
• AI モデル：>30,000 件のラベル付き EEG 録音で訓練されたディープラーニングモデル
• 対応研究タイプ：ルーチン EEG、外来（携帯）EEG、長期モニタリング (LTM)
• 異常のサブクラス：局在性てんかん性、全般性てんかん性、局在性非てんかん性、びまん性非てんかん性
• 性能（報告された検証結果）：特異度 ≈ 90%、感度 ≈ 87%、総合精度 ≈ 88%、正常対異常の識別 ≈ 95%
• 主要出力：研究レベルの異常確率、セグメントレベルの異常確率、視覚的有病率プレビュー、異常タイプおよび確率で並べ替え可能な所見
• 規制／提供に関する注意：製品の提供状況は国によって異なります