熊本大学3月4日发表称，不是通过脑波而是基于心电图算出的心跳变动这一指标，成功高精度地预测了癫痫发作。

该成果是由熊本大学研究生院 先导机构・研究生院自然科学研究课 山川俊贵终身教职助教、京都大学研究生院 信息学研究科 藤原幸一助教、东京医科牙科大学研究生院 医牙学综合研究课 宫岛美穗助教等的研究小组合作完成。并在2015年12月24日的美国科学杂志《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》电子版上刊载。

癫痫是脑部慢性疾病，是由脑神经细胞突然产生的激烈电力兴奋引起，并具有反复发作的特征。大约7成的患者都是服用抗癫痫药来抑制发作，日常生活虽没有问题，但其中也有药效不起作用的难治性癫痫，因此也就急需开发能够预知发作的构造。

有采用心跳数来预知癫痫发作的方法，但以前的变动解析手法的分析方法，很难得知正常时和发作前的差别，另外个人差异也比较大，假阳性也多，被认为实用化比较困难。

这次该研究小组采用多变量统计过程管理(MSPC:MultivariateStatistical Process Control)这一工学手法，解析了入院检查癫痫的14名患者的心电图数据。其结果显示，可以以91%的高精度预知癫痫的发作，并且可能在发作约8分钟前预知。

该研究小组表示，如果根据这次研究成果开发可穿戴式预知发作装置的话，在发作前就能够采取对策确保患者自身不受威胁。目前实际上也在推进可穿戴式发作预知装置的开发。东京医科牙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数的医疗机构也已经在进行临床研究。

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