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日前在《IEEE》发布的一项研究，美国路易斯安那大学的科研人员成功研发一种，可以提前 1 小时预测癫痫症发作的人工智能模型，而且成功预测率更高达 99.6%。研究人员表示，现时全球患癫痫症的人数有 5,000 万，当中 7 成患者能够透过药物控制癫痫症发作。
问题是癫痫症发作前甚少会有预警，透过人工智能预测癫痫症发作，就能让患者有足够时间应对病情，大大改善他们的生活质素。通过脑电图测试分析大脑活动，从而开发预测模型，过往亦有类似研究出现过，不过大脑活动模式各有不同令难度大增，所以需要人手提出分析。美国路易斯安那大学的科研人员则将大脑特徵结合分类过程，交由自动化系统处理，令效率和精准度都大大提高。
研究人员引进深度学习算法，收集不同电极点记录的大脑活动特徵，进一步提升预测的准确性。研究人员为 22 为癫痫症患者进行测试，发现预测模型的准确度达 99.6%，误报率仅为每小时 0.004 次。研究人员称研发一种可以放置在智能手表的芯片，还有内置于头盔的感应器，希望能够帮助癫痫症患者。
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