AI驱动的预后：EEGSurvNet从常规EEG数据准确预测癫痫发作时间
研究人员开发了EEGSurvNet，一种深度生存模型，用于分析常规EEG以预测两年内的癫痫发作风险。该模型在两个月时达到了0.80的AUROC值，并在没有可见癫痫样放电的患者中表现出高疗效。
睡眠稳态受损与呼吸不稳定性：识别癫痫猝死的新生物标志物
这项病例对照研究确定了非快速眼动（NREM）睡眠期间慢波活动进展异常和呼吸变异性增加是SUDEP风险的重要生物标志物，为癫痫患者的客观临床筛查和风险分层提供了潜在框架。
行为、自我管理和服务递送模式是否能改善成年癫痫患者的预后？
Cochrane综述发现，有限且低至中等确定性的证据表明，行为、自我管理和服务递送干预措施可能改善成年癫痫患者的发作控制或生活质量。
儿童癫痫行为干预和服务递送干预证据有限：亟需开展高质量试验
目前关于儿童癫痫行为干预和服务递送干预的证据稀缺且质量较低，突显了亟需进行严格、长期试验的必要性。