2025年6月28日是第19个“国际癫痫关爱日”，今年 “科技助力，共创未来”（Powered by Technology, Progress for All）的宣传主题，凸显了科技创新与人文关怀的结合。爱的发制药始终坚信“科技 + 医疗”的力量，值此契机，让我们一同聚焦 AI 如何为癫痫诊疗注入新能量，探索科技照亮的诊疗新方向。
癫痫是最常见的神经系统疾病之一，世界卫生组织（World Health Organization, WHO）统计显示，全球患者约 5000 万，每年新增超过 400 万例；在我国，患者数量已突破 900 万，每年还有约 30 万新发病例。然而，目前只有约三分之一的患者获得了规范、充分的治疗，因此精准诊断与及时干预的需求迫在眉睫。1
过去，大量诊疗工作依赖医生逐条解读脑电图、影像学资料，既耗时又易受主观影响。如今，机器学习、深度学习等 AI 技术正迅速融入临床实践，如自动脑电判读、影像病灶定位和电子病历信息提取等，显著提高了效率与准确率；与此同时，AI 也在药物研发、医疗管理和医学教育等领域大放异彩，为患者带来前所未有的全流程支持。2
一、AI开启癫痫精准诊断新篇章2
传统癫痫诊断中，医生任务繁重，诊断准确性受多种因素制约。以脑电图分析为例，人工视觉分析依赖专业人员，耗时费力且易出错。2AI技术的出现，为脑电图分析带来革命性变革。
研究人员利用AI开发出自动分析方法，对脑电信号分类的成功率已达81.96%-98.75%。2这意味着，AI能快速、精准识别脑电信号中的异常，辅助医生做出更准确诊断。未来，AI有望通过深度学习等技术，挖掘更抽象、复杂的脑电特征，进一步提升诊断准确性与时效性，实现癫痫的早期精准诊断，为患者争取最佳治疗时机。
二、深度学习助力癫痫个性化治疗2
过去十多年里，深度学习作为一种结构层次更复杂的机器学习框架迅速崛起，与传统算法相比，它能够在极少人工干预的情况下，从海量原始数据中逐层抽取高阶特征。
目前常见的训练策略包括监督学习（依赖已标注数据）、无监督学习（无需标签自行发现规律）以及介于两者之间的半监督学习。这三种范式共同构成了深度学习技术的主干。
就癫痫领域而言，现阶段研究以监督学习模型占主导，未来无监督及半监督策略的重要性预计将持续上升，值得深入探索。
另外，研究者正在尝试将电子病历、脑电图、影像学结果乃至基因组信息交由深度网络联合解析，构建完整的患者数字画像。这种跨模态整合框架有望为癫痫的精准诊断与个性化治疗奠定坚实基础。
三、物联网构建癫痫全程管理新生态2
依托云计算与机器学习，物联网正在为癫痫患者搭建一张“时时在线”的安全网：可穿戴设备将脑电、心率等数据秒级上传至云端，预测系统一旦检测到高风险模式，立即向患者与家属推送预警，争取关键的干预窗口，避免跌倒、外伤或猝死等严重后果。
这种网络化监护的意义不仅止于发作预警。术后康复阶段，物联网可持续追踪数据变化，辅助医生评估预后并及时调整治疗方案；在手术规划与术中导航中，实时数据流也为精准定位与参数优化提供了新工具。甚至在日常生活里，平台还能依据个人生理指标与活动记录，为患儿量身推荐合适的运动或健身项目，真正把“医疗”扩展到“照护”与“健康管理”的全流程。
借助物联网的联结，癫痫管理正从孤立的看诊时刻，进化为贯穿诊前、诊中、诊后的协同生态，为患者和家庭带来前所未有的连续守护与生活品质提升。
展望未来，AI 在癫痫诊疗领域的进步可能涉及三大脉络：第一，脑电自动判读持续提质增速——深度模型向 >80 % 实时分类准确率迈进，为临床提供更快、更稳的诊断支持。第二，深度学习的多模态整合——电子病历、脑电、影像与基因数据将被同一网络融合，生成“数字画像”，为个体化用药、手术方案与复发风险评估提供量化依据。第三，物联网可穿戴打造 24 小时闭环管理——云端预测系统与腕带、贴片等设备连成一张安全网，实现“诊前预警—诊中决策—诊后随访”的全流程守护。随着这些技术不断成熟，癫痫诊疗将向更精准、高效、连续的方向演进，为患儿和家庭带来切实的安全与自由。
秉持“科技 + 关怀”的初心，爱的发制药始终关注癫痫诊疗发展新趋势，希望每一项创新都转化为患儿成长路上的力量。同时，我们也将持续科普癫痫诊疗护理进展，我们相信，当科技的灯塔与人文的温度交相辉映，每一位癫痫患儿都能在更安全自在的世界里，扬起属于自己的希望之帆。
参考文献：
1.中国抗癫痫协会. 临床诊疗指南. 癫痫病分册 (2023修订版). 北京: 人民卫生出版社, 2023:24-25.
2.王广新, 陈志强, 杨经纬. 人工智能应用于癫痫的全球研究进展与发展趋势[J]. 癫痫杂志, 2023, 9(6): 487-491. DOI: 10.7507/2096-0247.202309004