从脑电波预测到智能用药！AI如何改写癫痫治疗规则？

AI在癫痫诊疗中的应用场景：

发作预测：通过可穿戴设备（如EEG头环）实时监测脑电波，AI算法分析异常放电模式，提前30分钟预警。

影像分析：AI可识别MRI中人类难以察觉的微小病灶（如皮质发育畸形），准确率达90%。

药物研发：深度学习模型从化合物库中筛选潜在抗癫分子，缩短研发周期。

临床试验进展：

某AI驱动的闭环神经刺激系统（RNS）已进入III期临床，通过颅内电极实时监测脑电并自动调节刺激参数，减少发作频率60%。

新型抗癫药（如SAGE-324）由AI平台设计，针对GABA受体亚型，疗效优于传统药物。

患者如何利用AI技术：

参与远程监测项目（如Epilepsy Foundation的“Seize Alert”计划），上传脑电数据供AI分析。

使用AI辅助的用药提醒APP（如MyEpiTrack），避免漏服药物。

技术伦理与挑战：

数据隐私：脑电数据涉及敏感信息，需确保加密传输。

算法偏见：AI模型可能因训练数据不足而对少数族裔或罕见病误判。