该文章是一篇发表在《Epilepsia Open》上的批判性评论，全面概述了人工智能 (AI)，特别是机器学习 (ML)，在临床前癫痫研究中的应用、潜力与挑战。作者团队由多位来自全球顶尖机构的神经学和计算科学专家组成，他们将 AI 技术在癫痫研究中的应用归纳为三个主要领域：诊断（包括识别和预测癫痫发作）、共病识别（如睡眠障碍和记忆改变）以及新型抗癫痫药物的开发。文章详细阐述了 AI 如何通过对脑电图 (EEG) 等数据的无偏见、高通量分析，来增强对癫痫机制的理解、提高行为监测的客观性，并加速药物发现过程。尽管 AI 展现出巨大的潜力，但文章也强调了数据稀缺性、结果报告标准化以及可解释性 (XAI) 等关键挑战，并呼吁未来研究应侧重于克服这些障碍，以促进 AI 成果向临床应用的转化。
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