Piramidal 的脑电波基础模型可能会极大增强脑电图（EEG）的性能。
人工智能模型正在被应用于各种各样的数据集，但结果却不一致。在医疗领域和其他任何领域都是如此，但一家名为 Piramidal 的初创公司认为，它在用于分析脑部扫描数据的基础模型方面有了可靠的成果。
联合创始人迪米特里斯·萨凯拉里乌（Dimitris Sakellariou）和克里斯·帕胡贾（Kris Pahuja）观察到，脑电图（EEG）技术虽然在几乎每家医院都有使用，但分散在多种类型的机器中，并且需要专业知识来解读。一款能够始终如一地标记出令人担忧的模式，且不受时间、地点或设备类型影响的软件，能够改善脑部疾病患者的治疗效果，同时减轻过度劳累的护士和医生的部分负担。
帕胡贾说：“在神经重症监护室，有护士实际在监测患者，并查看脑电图上的迹象。但有时她们得离开房间，而这些都是急症情况。”异常的读数或警报可能意味着癫痫发作、中风或其他问题——护士没有接受过相关培训，甚至专科医生可能能识别其中一种情况，却识别不了另一种。
这两人在对神经病学中计算工具的可行性进行了多年研究之后创办了这家公司。他们发现，绝对有一种方法可以自动分析脑电图数据，这对医疗护理有益，但要在需要的地方部署这项技术并非易事。
萨凯拉里乌说：“我在这方面有经验，我的意思是，我曾在手术室里坐在神经科医生旁边，确切地了解这些脑电波为何有用，以及我们如何构建计算系统来识别它们。在很多情况下它们都很有帮助，但每次使用脑电图设备时，都得针对那个特定问题重新构建整个系统。需要获取新的数据，需要让人从零开始标注这些数据。”
如果每个脑电图（EEG）系统、医院的信息技术设置和数据格式都相同，那也已经够难的了，但它们在最基本的要素上却差异巨大，比如机器上的电极数量以及电极的放置位置。
Piramidal 的创始人认为——并声称知道，尽管他们这项工作的最终成果尚未发表——脑电图读数的基础模型能够让挽救生命的脑电波模式检测立即可用，而不是在经过数月的研究之后。
需要明确的是，它并非一个全能的医疗平台——更接近的类比可能是 Meta 的 Llama 系列（相对）开放模型，该模型承担了创建语言理解基础能力的初始费用。你是要构建一个客户服务聊天机器人还是一个数字朋友，这取决于你，但如果没有理解人类语言的基本能力，两者都无法运作。
但人工智能模型并不局限于语言——它们可以接受训练以在流体动力学、音乐、化学等领域发挥作用。对于 Piramidal 来说，“语言”是脑电图所读取的大脑活动，由此产生的模型理论上能够理解和解释来自任何设置、任何数量的电极或机器模型以及任何患者的信号。
还没有人建造出这样的东西——至少，没有公开建造过。
尽管萨凯拉里乌和帕胡贾小心翼翼，避免夸大他们目前的进展，但他们确实表示：“我们已经构建了基础模型，在上面进行了实验，现在正在对代码库进行产品化，以便准备将其扩展到数十亿个参数。这不是关于研究——从第一天起，就是关于构建模型。”
帕胡贾说，该模型的首个生产版本将于明年年初在医院部署。“我们正在筹备从第一季度开始的四个试点项目；这四个试点都将在重症监护室进行测试，而且这四家都希望与我们共同开发。”这将是一个有价值的概念验证，证明该模型在任何护理单元所呈现的不同情况下都能发挥作用。（当然，Pyramidal 的技术将超越患者通常所接受的任何监测。）
该基础模型仍需针对某些应用进行微调，帕胡贾表示，起初他们会自己进行这项工作；与许多其他人工智能公司不同，他们不打算构建一个基础模型，然后从 API 使用中收取费用。但他们明确表示，就目前的情况而言，它仍然具有极大的价值。
萨凯拉里乌说：“在任何情况下，从头开始训练的模型都不会比像我们这样的预训练模型表现更好；有一个良好的开端只会让情况有所改善。”“它仍然是有史以来最大的脑电图模型，比其他任何模型都要大得多。”
要向前发展，Piramidal 需要每家人工智能公司都必备的两样东西：资金和数据。在资金方面，他们已经有了一个开端，获得了由 Adverb Ventures 和 Lionheart Ventures 共同领投的 600 万美元种子轮融资，Y Combinator 和天使投资者也参与其中。这笔资金将用于计算成本（训练模型的成本很高）和扩充人员。
就数据而言，他们有足够的数据来训练他们的第一个生产模型。“事实证明，有大量的开源数据——但很多都是孤立的开源数据。所以我们一直在将其汇总并协调到一个大型的集成数据存储库中。”
不过，与医院的合作关系应该能提供有价值且大量的训练数据——数千小时的数据。这一来源及其他来源可能有助于将该模型的下一版本提升到超越人类能力的水平。
目前，萨凯勒里乌表示：“我们可以自信地应对医生留意的这组明确的模式。但一个更大的模型将使我们能够识别出比人眼能够始终如一地、凭经验判断出的更小的模式。”
这仍有一段距离，但要提高护理质量，并不一定需要具备超人的能力。重症监护室的试点应该能让这项技术得到更严格的评估和记录，无论是在科学文献中，还是很可能在投资者的会议室里。
