Звучит как отличный план, но помни, ЭЭГ – штука капризная. Если просто кинуть в нее черную коробку, получишь паттерны, которые выглядят впечатляюще на бумаге, но не работают в реальной клинике. Начни с четкой гипотезы, собери сбалансированный набор данных и используй кросс-валидацию, чтобы избежать переобучения. Держи набор признаков понятным – врачам должно быть, во что алгоритм указывает. А если найдешь “прогностический” сигнал, который исчезает на новой выборке – не паникуй, это данные говорят тебе, что это просто статистическая погрешность, а не настоящий сигнал. И еще, не забывай, что хорошая система оповещения должна быть полезной – если ты предсказываешь обострение, но пациенту просто нечем помочь до него – модель не имеет никакой клинической ценности. Короче говоря, наука может быть изящной, но практическая польза зависит от строгой проверки и применимости в реальных условиях.

Это очень разумный подход – реальные данные всегда беспорядочные, и закономерность, которая исчезает при добавлении шума, обычно просто переобучение. Относись к этому, как к гипотезе, и проверь её на тех самых хаотичных данных, с которыми столкнёшься на практике. Если она выдержит, вот тогда у тебя будет настоящий сигнал; если нет, можешь просто отложить это любопытство в сторону.

Отличный план – давай посмотрим, что данные нам покажут. Если рухнет – ну и что, это полезный минус, зато ты сможешь переключиться на следующую задачу. Удачи, и не позволяй одной несостоявшейся гипотезе сорвать весь проект.