So we had started with work on stress, which had enabled us to build lots of sensors that were gathering high quality enough data that we could leave the lab and start to get this in the wild; accidentally found a whopper of a response with the seizure, neurological activation that can cause a much bigger response than traditional stressors; lots of partnership with hospitals and an epilepsy monitoring unit, especially Children's Hospital Boston and the Brigham; and machine learning and AI on top of this to take and collect lots more data in service of trying to understand these events and if we could prevent SUDEP.
لقد بدأنا ببحث عن التوتر، مكننا من بناء العديد من المستشعرات، كانت تجمع بيانات كافية عالية الجودة مكنتنا من مغادرة المختبر إلى الحياة الحقيقية، وبالصدفة وجدنا قفزة في الاستجابة خلال نوبة صرع، وهو تنشيط عصبي يسبب استجابة أعلى كثيرًا من المحفزات التقليدية، العديد من الشراكات مع المستشفيات ووحدة مراقبة الصرع، خاصة مستشفى بوسطن للأطفال ومستشفى بريغهام، وعلى رأس ذلك تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي لجمع الكثير من البيانات لمحاولة فهم هذه الأحداث وإن كان ممكنًا منع الموت المفاجئ في الصرع.