Epiletは、加速度計とBLEモジュールを搭載した「Arduino Nano 33 BLE Sense」と機械学習を利用し、てんかんの発作を速やかに検出するために作られた。

使用者の動きを発作と判断すると、スマホアプリがカウントダウンを始め、10秒以内にアラームが解除されないと、介護者など事前登録した人へ、SMSや電話で異常を知らせるようになっている。機械学習には、無料開発プラットフォーム「Edge Impulse Studio」を利用した。日常の活動データと発作に見立てた振動データをそれぞれ30サンプルずつ収集して訓練した結果、精度は97.8％としている。

スマホアプリには、Androidアプリ作成用のMIT版「App Inventor」を利用。Arduinoからの信号に関わらず、使用者が発作の前兆を感じた時点で助けを求められるように、SMSと電話に連動したSOSボタンも搭載する。

今回のプロジェクトでは、実際の発作データを利用できなかったが、PoC（概念実証）としての目標は十分に達成できたとしている。Epiletはコミュニケーションサイト「Hackster」で、プロジェクトの作成に関するノウハウを公開中。ライブラリを含むすべてのコードは、Githubで入手可能だ。