癫痫治疗是一场需要长期坚持的持久战。在实际用药过程中，患者不仅要面对持续服药的考验，还需配合完成剂量动态调整、定期随访监测等一系列关键环节。正因如此， “用药管理” 始终为癫痫治疗的核心。目前，随着相关研究的持续深入，人工智能技术正逐步介入临床药学工作。依托本篇科普的视角与内容，爱的发制药期待人工智能为未来癫痫个体化药物治疗方案的精准化、安全化与有效化发展筑牢根基。
支持用药流程管理，减少差错发生
在癫痫用药管理中，用药信息的准确性和连续性十分重要。研究显示，人工智能已逐步融入传统药学服务，成为医师沟通能力的有效延伸。它能以更具条理和同理心的方式，响应患者的常见疑问，确保核心健康信息的准确传达，提升患者理解的清晰度与就医体验。同时，人工智能也可在药物重整过程中检测药物清单的完整性。此外，人工智能通过深度学习和自然语言处理技术，可在处方前置审核中识别药物相互作用、剂量错误和禁忌证问题，从而减少不当处方的发生。1
支持个体化用药方案的制订
传统的药物治疗方案多依赖临床经验和实验室检查结果。人工智能通过整合患者生理特征、病情、基因信息及生活习惯等数据，可用于预测患者对特定药物的反应，从而支持更加精准的个体化用药方案。1
在药物基因组学研究中，人工智能被用于分析基因多态性与药物反应之间的关系，并通过药物相关基因检测预测药物代谢能力和敏感性，为癫痫用药差异的解释提供技术支持。1
多药治疗背景下的用药风险识别
癫痫患者在合并其他疾病时，多药治疗较为常见。人工智基于生物、化学和药动学数据构建相关模型，已被用于筛选药物联用方案，并预测药物-靶点相互作用或药物-药物相互作用。同时，人工智能技术以大数据为支撑，以医院信息系统为样本库，通过对数据库中大量电子病历的分析，可实现对药品不良反应的智能筛查和检测，从而支持用药安全管理。1
治疗药物血药浓度监测中的应用
目前，癫痫治疗仍以口服药物为主。但这些药物都具有个体差异大的特点，因此在用药过程中都需要监测血药浓度以提高疗效并降低不良反应发生风险。1研究表明，基于机器学习或人工神经网络的模型，可整合体重指数、实验室指标及服药剂量等变量构建模型，对抗癫痫药物血药浓度进行预测。这为癫痫药物的剂量调整，及个体化定制提供了新的方法。1
应用局限性与发展空间
人工智能在临床药学领域的应用仍处起步期，面临不少现实挑战。而这些局限，恰恰也是未来可以突破的方向。相信随着技术和算法的不断进步，人工智能在癫痫用药管理中的价值将不断释放。爱的发制药将持续追踪癫痫，尤其癫痫罕见病的前沿诊疗进展，以期探索技术赋能患者长期管理的新可能。
1.佟欣, 樊盼盼, 宋晓轩, 杨凯斯, 孙雪, 许向波, 赵庆春. 人工智能在临床药学实践中的研究进展[J]. 中国临床药学杂志, 2025, 34(9): 663–668.