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.
Szóval, elkezdtük vizsgálni a stresszt, mely lehetővé tette számos szenzor készítését, melyek elegendő minőségi adattal szolgáltak ahhoz, hogy ezt a való életben is vizsgálhassuk; véletlenül észleltünk egy rohamokhoz kötődő, nagy idegi reakciót, mely még nagyobbat válthat ki, mint a hagyományos stresszorok; egy epilepszia megfigyelési egységgel és néhány kórházzal társultunk, főleg a Bostoni Gyermekkórházzal és a Brighammel; és gépi tanulással, sőt MI-vel, még több adatot gyűjtöttünk ezen történések megértése és a SUDEP megelőzése érdekében.