癫痫发作时往往缺乏预警，这给患者的生活质量带来了严重影响。提前检测到癫痫发作能够极大地改善患者的生活质量，并为他们应对病情留出足够的时间。

人工智能（AI）技术的发展，特别是深度学习算法的引入，使得从复杂的大脑活动中提取特征并预测癫痫发作成为可能。

研究人员通过脑电图（EEG）测试分析大脑活动，开发出了能够提前预测癫痫发作的AI模型。这些模型能够自动提取大脑活动的特征，并基于这些特征进行分类和预测。

例如，美国路易斯安那大学的研究人员研发了一种AI模型，可提前一小时预测癫痫的发作，成功率为99.6%。该模型通过深度学习算法收集不同电极点记录下的大脑活动特征，进一步提升了预测的准确性。

基于AI的癫痫发作预测模型有望被应用于临床，帮助患者提前采取措施应对癫痫发作。

研究人员还在开发可以放置在智能手表中的芯片和嵌入头盔中的传感器，以便更便捷地监测和预测癫痫发作。