新年启封，万象更新，人们对未知的“可能性”总是满怀期许。这份期许，于癫痫患者及家庭而言，更承载着对疾病防控、从容生活的迫切渴求——他们始终期盼着，能有新的科学技术突破，提前洞察癫痫发作风险，为漫长的疾病管理之路筑牢防线。爱的发制药也在密切关注癫痫诊疗领域的每一项新技术、新进展，以助力患者及家庭从容应对。如今，AI在癫痫发作预测领域的研究进展，也为这一目标带来了新的希望。
癫痫发作，真的毫无征兆吗？
癫痫是一种由异常大脑活动引起的神经系统疾病，具有反复发作和持久倾向。1发作往往突然发生，可能伴随意识丧失和抽搐，对患者身体和生活质量造成影响。1
研究显示，癫痫发作并非完全“毫无预兆”。在发作前的几秒到数小时内，大脑的脑电活动会出现与平时不同的变化。1如果能够及时识别这些变化，就有机会提前发出预警，降低发作带来的风险。
AI 如何参与癫痫发作预测？
脑电图（EEG）是一种非侵入性的检测手段，可提供大脑整体电活动信息，因此被广泛用于癫痫发作预测研究。1基于大量脑电数据，人工智能模型可以学习并区分癫痫的不同阶段，尤其是“发作前期”和“发作间歇期”。1
目前，相关研究主要分为传统机器学习和深度学习两类方法。传统机器学习依赖人工提取脑电特征，泛化能力有限；而深度学习能够自动从复杂的脑电信号中提取关键信息，在处理高度动态、非线性的时间序列数据时更具优势。研究结果显示，基于深度学习的癫痫发作预测，其准确率可达到95%以上，展现出良好的发展前景。1
预测的意义：不是“算准时间”，而是提前预警
需要强调的是，癫痫发作预测并不是精确到某一时刻的“绝对判断”。在实际应用中，研究更多关注的是预测癫痫大概率发生的时间段。
通过设定癫痫发作预测期和发作期等指标，人工智能的核心价值在于提前提示高风险时段，帮助患者和照护者提高警惕，从而减少潜在伤害。
新技术，带来更可控的未来
尽管人工智能在癫痫发作预测领域仍面临诸多挑战，但它正为实现癫痫发作的 “可管理化” 带来新的希望。新的一年，爱的发制药将持续关注这一领域的研究进展，始终陪伴癫痫患者与家庭同行，希望依托新技术赋能，大家能携手走向更稳妥、更安心的长期管理之路。
1.汪文杰, 姚旭峰. 基于人工智能的癫痫发作预测研究综述[J]. 软件工程, 2024, 27(4): 1–5.