研究人员提出了一套新框架，或将为开发能够提前预测癫痫发作的智能手机应用铺平道路。
每天早晨，你醒来后都会查看智能手机上的天气应用，看看会不会下雨。如果降雨概率足够高，比如说达到 80%，你就会决定带把伞去上班。
此前，开发癫痫患者发作预测系统的尝试几乎总是以失败告终……
现在，想象一下，你也能用同样的方式查看自己是否会癫痫发作。对于癫痫患者来说，一款能够提供每日发作预报的应用将彻底改变他们的生活。
研究人员在一篇发表于《Brain Journal of Neurology》的论文中介绍了这套框架。他们预计，用户将能够输入有关癫痫发作情况、用药以及其他生活方式因素的信息，再将这些信息与环境数据和脑部记录结合起来。应用随后会汇总这些信息，告知用户当天癫痫发作的可能性有多大。
根据个人偏好和预测模型的精细程度，癫痫发作可能性可以分为五个风险等级，每一级对应发作可能性递增 20 个百分点。经过长期监测后，还可以根据个人的发作模式定制预报。
向患者提供概率而非确定结论，是预测癫痫发作更现实的方式。这样，癫痫患者就可以调整生活方式，以尽量降低风险。例如，只在发作预报低于 20% 时运动，或在预报升至 80% 以上时采取额外的防护措施。
此前，开发癫痫患者发作预测系统的尝试几乎总是因数据量不足而失败。为解决这一问题，长期分析至关重要，因此研究人员使用了世界上持续时间最长的脑部记录数据库作为数据集。
这些数据是在此前一项可植入式癫痫预警装置试验期间记录的，记录来自脑表面。该试验历时三年，涉及 15 名药物难治性癫痫患者。
结果表明，预测癫痫发作是可行的；然而，这种方法并非对所有人都有效。研究人员现已利用同一批数据表明，癫痫发作预报对更多人切实可行。该框架的预测表现优于此前试验过的任何其他方法。
迄今为止，癫痫发作预测领域的大部分研究都聚焦于回答一个明确的问题——某人会不会癫痫发作？但研究人员表示，这忽略了大脑动态变化中的细微之处。例如，当大脑进入兴奋状态时，癫痫发作的可能性会增加，但并非必然发生。如果预报只能给出两种可能结果，就会误判这些高度易兴奋状态，使预测难以进一步完善或改进。
要反映大脑状态的变化，更有用的问题是：“一个人在接下来一小时内癫痫发作的概率是多少？”将癫痫发作可能性视为连续变化的概率，而非非此即彼的结果（会或不会发作），能让预报更加灵活。许多因素都会影响大脑的兴奋性，因此一个人癫痫发作的风险会在一天中不断变化。
这项研究以此前发表于《Brain Journal of Neurology》的一项研究为基础。该研究中，研究人员证实，有些人在一天中的某些时段癫痫发作频率要高得多。他们原本预计癫痫发作会集中在一天中的特定时段，却对不同患者之间的发作模式竟如此鲜明地各不相同感到惊讶。接下来的问题是：“如何利用这些模式改进预测策略？”
最新结果表明，将癫痫发作的发生模式与现有模型结合，可以为患者提供更实用、更灵活的预报。研究人员希望，这些预报最终能够无缝融入癫痫患者的日常生活。
