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.
우리는 스트레스에 대한 연구로  시작했습니다. 그 연구 덕에 감지기를 많이 달 수 있었습니다. 충분히 질좋은 데이터를 수집하는 감지기 말입니다. 그 데이터로 연구실을 벗어나 이 연구를 진행할 수 있었지요. 우연히 발작에 따른 반응을 발견했고 신경의 활성화는  더 큰 반응을 일으켰습니다. 전통적인 스트레스 요인보다요. 병원, 간질을 모니터링하는 부서와의 활발한 협업, 특히 보스턴 어린이 병원과 브리검과 협업했죠. 머신 러닝과 AI도 이용했습니다. 자료를 추출하고  수집하기 위한 것이었어요 이런 현상을 이해하고 SUDEP를 예방하기 위해서요.