明尼苏达州罗切斯特—对于数百万癫痫和运动障碍（如帕金森氏病）患者而言，大脑电刺激带来更多治疗希望。在未来，电刺激还可能惠及患有精神疾病和直接脑损伤（如中风）的患者。妙佑医疗国际(Mayo Clinic)和谷歌研究院的科学家们开发了一种新的人工智能（AI）算法，可进一步了解大脑各区域之间的直接相互作用关系，从而帮助指导刺激装置的电极放置，用以治疗大脑网络疾病。该算法或可改善癫痫、运动障碍（如帕金森氏病）以及精神疾病（如强迫症和抑郁症）患者的治疗。
研究大脑网络如何相互作用是一项复杂的工作。探索大脑网络时，需在患者大脑某一区域施以短暂的电流脉冲，同时测量其他区域的电压反应。原则上基于这些数据可以推断出大脑网络结构。然而，使用现实数据完成这一推断十分困难，因为所记录到的信号极其复杂，且可进行的测量数量有限。
为使这一问题可控，妙佑医疗国际的研究人员开发了一组新的模式或称视角，以简化电刺激对大脑各种影响之间的比较。由于科学文献中尚无任何数学方法的记载可用于分析人类大脑区域内输入组合是如何汇聚的，妙佑医疗旗下团队与一位国际人工智能算法专家联手开发了一种名为"基本数据谱曲线识别"的新型算法。
在发表于《公共科学图书馆计算生物学》（PLOS Computational Biology）的一项研究中，一名脑肿瘤患者在切除肿瘤之前接受了脑皮层电图电极阵列放置，以定位癫痫发作并绘制大脑功能图。利用新算法，就每次电极相互作用所记录到数百到数千个时间点进行研究。
妙佑医疗国际的神经外科医生、该研究的第一作者Kai Miller（医学博士、哲学博士）表示：“我们的研究结果表明，这种新型算法可以帮助我们了解哪些大脑区域之间有直接互动，这反过来又可帮助指导刺激装置的电极放置，以治疗大脑网络疾病。随着新型技术的出现，这类算法可能帮助我们更有效地治疗癫痫、运动障碍（如帕金森氏病）以及精神疾病（如强迫症和抑郁症）患者。”
研究报告的共同作者、谷歌研究院大脑团队的成员Klaus-Robert Mueller哲学博士称："对人工智能研究人员而言，神经学数据也许是迄今为止最具挑战性同时最令人振奋的建模数据。"Mueller博士是柏林工业大学（Technical University of Berlin）下属柏林学习和数据基础研究所（Berlin Institute for the Foundation of Learning and Data）的联合主任并兼任机器学习小组的主任。
在该研究中，作者附上了一个可供下载的代码包，以便他人探讨该技术。妙佑医疗国际生物医学工程师和资深作者Dora Hermes哲学博士表示：“公开这份新开发代码是我们为实现研究可重复性目标所做的重要举措。”
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