في عصر الذكاء الاصطناعي المتقدم، لا زالت تقارير تخطيط الدماغ السريرية (EEG) تعتمد بشكل كبير على الإجراءات اليدوية، مما يجعلها تستغرق وقتًا طويلًا وتفتقر إلى الهيكلة اللازمة لتدريب نماذج اللغة الحديثة. وبالرغم من أن العديد من أدوات البرمجيات تركز على التصوير أو المعالجة الأولية، إلا أن هناك حاجة ملحة لدعم العمليات التي تنتج مجموعات بيانات عالية الجودة للذكاء الاصطناعي.

هنا يأتي دور ECG-to-Report، إطار عمل متطور يعتمد على المتصفح، الذي يجمع بين مراجعة تخطيط الدماغ الروتينية وإنشاء مجموعات بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي. يتميز هذا الإطار بإدماج متعدد الصيغ لبيانات EEG، وتوحيد القنوات، بالإضافة إلى وجود عارض تفاعلي مع طبقة توضيحية متعددة الأنماط تجمع بين النص المكتوب والملاحظات الصوتية المنقولة.

تعمل محركات استخراج الميزات على حساب مجموعة موحدة من المعايير الطيفية والزمنية والإنتروبي، إضافةً إلى مقاييس تواصل وذروة، والتي تُخزن جنبًا إلى جنب مع الوصف السريرى في مخطط JSON قابل للتنقل. هذا يُنتج أزواج ميزات-نص متطابقة مصممة للإشراف على نماذج EEG-اللغوية متعددة الأنماط.

ليس هذا فحسب، بل يشمل الإطار أيضًا وحدة تقرير تلقائي تربط بين مجموعة من الشبكات الالتفافية (Convolutional Networks) ونموذج لغة كبير (Large Language Model) لإعداد مسودات سردية سريرية للمراجعة من قبل الأطباء المتخصصين. باستخدام بعض التعليقات التجريبية، نعرض كيف يقوم EEG-to-Report بتبسيط سير العمل المتعلقة بالتعليقات وينتج تقارير مسودات قابلة للتحرير، مما يوفر أساسًا يمكن إعادة استخدامه لأنظمة تقارير EEG الآلية.