Se Mormann och Andrzejak (doi:10.1093/brain/aww091) för en vetenskaplig kommentar till denna artikel. Exakt prognos av epileptiska anfall har potential att omvandla klinisk epilepsivård. Framsteg mot tillförlitliga anfallsprognoser har dock hindrats av bristen på öppen tillgång till långtidsinspelningar med ett tillräckligt antal anfall för att utredare ska kunna jämföra algoritmer och resultat noggrant. En anfallsprognos tävling genomfördes på kapgle.com med hjälp av öppen tillgång kronisk ambulatorisk intrakraniell elektroencefalografi från fem hundar med naturligt förekommande epilepsi och två människor som genomgår långvarig bred bandbredd intrakraniell elektroencefalografisk övervakning. Data lämnades till deltagarna som 10-min interictal och preictal clips, med ungefär hälften av 60 GB data bunt märkt (interictal / preictal) för algoritmutbildning och hälften omärkt för utvärdering. De tävlande utvecklade anpassade algoritmer och laddade upp sina klassificeringar (interictal/preictal) för de okända testdata, och en slumpmässigt utvald 40% av datasegmenten gjordes och resultaten sändes på en offentlig ledare styrelse. Tävlingen pågick från augusti till november 2014 och 654 deltagare lämnade in 17 856 klassificeringar av de omärkta testdata. Den översta som utförde posten fick 0,84 area under klassificeringskurvan. Efter tävlingen lämnades ytterligare omärkta dataklipp ut till de tio bästa deltagarna och de lämnade in klassificeringar för de nya osedda uppgifterna. Den resulterande arean under klassificeringskurvorna var långt över slumpprognosen, men visade en genomsnittlig nedgång i prestanda på 6,54 AE 2,45% (min, max: 0,30, 20,2). Kaggle.com-modellen med hjälp av open access-data och algoritmer genererade reproducerbar forskning som avancerade anfallsprognoser. Den totala prestanda från flera tävlande på osynliga data var bättre än en slumpmässig prediktor, och visar genomförbarheten av anfall prognos i hund och mänsklig epilepsi.
Beskrivningen och prestandan av de topp 10 utförande algoritmer beskrivs i REF.
Crowdsourcing reproducible seizure forecasting in human and canine epilepsy
{'venue': 'Brain', 'journal': 'Brain', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}