根据熊本大学研究生院龙头机构·研究生院自然科学研究科的山川俊贵助教、京都大学研究生院信息学研究科的的藤原幸一助教，东京医科齿科大学研究生院医齿学综合研究科的宫岛美穗的共同研究，成功通过心电图显示出的心跳变化而不是脑电波准确地预测了癫痫发作。
根据本研究成果，将来可能开发出可穿戴的癫痫发作预测系统。对防止因癫痫发作带来的伤害和意外，让患者能够安心生活，意义重大。该研究成果在线发布在《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》杂志上。
癫痫是一种大脑的慢性疾病，是大脑神经元突突发性异常放电，有反复发作的特点。大部分患者（大约70%）通过服用抗癫痫药等措施来抑制癫痫发作，维持正常生活。
但是，其中一些难治性癫痫，服用抗癫痫药无效。不知道癫痫什么时候会突然发作，患者每日惴惴不安地生活，他们急切地希望开发出能预测癫痫发作的设备。通过心跳数来预测癫痫发作时，运用传统的变动解析法，很难分清楚平时和发作前的差别，个体的差别也很大。正因为这样，假阳性（误判）很多，实用化很困难（参照图1）。
这次我们用多变量统计过程管理方法（Multivariate StatisticalProcess Control， MSPC），来分析心跳数的变动。对象是14名为接受视频脑电波监测检查而入院的癫痫患者，用MSPC法分析这些患者的心电图数据，我们发现这种方法预测癫痫发作的准确率可以高达91%（假阳性频率为1小时0.7次）。另外作为本次研究成果，我们可以在发作前的大约8分钟[准确说的话是494±262秒（平均±SD）前]预测癫痫发作（参照图2）。因为平时和发作前的差异很容易区别，假阳性少，能够高准确率地预测癫痫发作。本次研究证明了这一点。
如果根据本研究开发出可穿戴的癫痫发作预测设备，患者就可以在癫痫发作前采取行动来确保自身的安全。将这种设备安装在心脏旁等从表面不容易察觉的地方、戴在身上不引人注意，患者可以正常地生活。
事实上，我们正在进行可穿戴癫痫预测设备（参照图3）的开发。目前东京医科齿科大学医学部附属医院、国立精神·神经医疗研究中心医院等多家医疗机构正在进行该设备的临床研究。
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