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Lancet子刊：机器学习在癫痫管理中的现状、挑战与未来

2026-09-06 清泉心田 MedSci原创 发表于上海

癫痫机器学习
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机器学习在癫痫治疗结局预测中展现出良好的应用潜力，尤其在癫痫手术候选人群筛选上表现优异。基础模型、联邦学习等新技术的探索，有望进一步突破数据壁垒，推动 AI 真正融入癫痫的个体化诊疗全流程。

深度解析医学证据，DeepEvidence为你支撑决策 癫痫是全球最常见的慢性神经系统疾病之一，据世界卫生组织 2019 年数据，全球患病人数超 5000 万。抗癫痫发作药物是一线治疗方案，但近几十年来新药不断涌现，患者无发作率并未显著提升，个体用药选择仍依赖 “试错” 模式 —— 仅约半数新诊断患者经首种药物治疗可实现无发作。对于耐药性癫痫患者，癫痫手术是重要的控痫途径，但术前评估流程冗长，手术结局难以精准预测，大量患者延误转诊。 机器学习具备处理多模态数据、挖掘临床变量与结局间潜在关联的能力，有望为癫痫临床决策提供个体化支持。既往相关综述多聚焦发作检测、脑电图 / 神经影像的技术分析，针对治疗决策的系统性证据不足，且缺乏覆盖药物疗效、耐药性、手术结局与手术候选性四大方向的荟萃分析。本研究通过系统综述与荟萃分析，全面评估机器学习在癫痫管理中的应用现状、方法学质量与预测性能，明确临床转化的核心挑战。 本研究方案已在 PROSPERO 注册（编号 CRD42023442156），严格遵循 PRISMA 规范。检索 Embase、MEDLINE、Scopus、Web of Science

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    2026-09-06 梅斯管理员 来自上海

    #癫痫# #机器学习#

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