初步结果显示，一项生成式人工智能（AI）注册系统的试点应用成功识别出未被转诊进行手术评估的药物难治性癫痫（DRE）患者，并标记出脑电图、磁共振成像或其他标准检查逾期的患者。研究调查员、西弗吉尼亚州摩根敦西弗吉尼亚大学医学院儿童神经科学史蒂夫·A·安托林捐赠讲席教授兼神经外科教授P.大卫·阿德尔森博士向Medscape医学新闻表示，利用AI识别护理缺口可减轻治疗临床医生的负担，并改善癫痫管理。
"AI确实有潜力提高患者（特别是癫痫患者）的护理质量，并主动识别那些可能从进一步检查中受益的患者，"他说。这些发现于2025年12月6日在美国癫痫学会（AES）第79届年会上发表。
实时决策的机遇
癫痫护理本质上是多学科和数据密集型的，每位患者的病程跨越多年，涉及不断变化的药物方案、诊断测试和专科评估。依赖人工审查的传统注册系统往往过时或不完整，限制了其在实时决策中的实用性。阿德尔森与数据科学家和生物信息学专家合作时注意到癫痫手术转诊率"异常低"，并着手了解这一差距背后的原因。该研究使用了自主注册与分析平台，目前包含3348名成人和儿童癫痫患者。
在为期90天的评估期间，基于大语言模型的AI系统分析了820次预定患者就诊的文档。阿德尔森表示，该系统审查了医疗记录——包括临床笔记、影像报告和先前评估——以识别存在问题或不足之处。一个关注点是DRE的识别。阿德尔森说，AI梳理了医疗记录，精确定位了符合药物难治标准的患者——那些已经尝试了至少两种抗癫痫药物但仍继续发作的患者。
指南建议应将此类患者转诊进行手术评估。然而，在被标记为患有DRE的38%患者中，只有11%被转诊进行手术评估。
未接受手术评估可能带来严重后果。阿德尔森指出，癫痫是一种潜在致命的疾病，估计每年有1%-2%的患者死于癫痫猝死。阿德尔森强调，无法控制的癫痫发作可导致渐进性认知能力下降——"基本上会烧毁大脑"——使得及时、适当的治疗至关重要。
填补护理缺口
指南还建议癫痫患者每2-3年进行一次磁共振成像检查。AI扫描显示，在54%的病例中，推荐的磁共振检查要么被遗漏，要么已过期。脑电图也建议大约每3年进行一次，但AI审查显示35%的患者没有近期脑电图记录。该系统还标记了神经心理学评估方面的重大缺口，在91%的病例中缺失。
该系统还发现了叶酸咨询方面的缺口，这对服用抗癫痫药物的女性尤为重要，因为她们的后代面临更高的出生缺陷风险。然而研究表明，只有19%的临床医生记录了与患者讨论叶酸补充的情况。
阿德尔森承认，缺失推荐护理要素的患者比例很高，但指出神经科医生面临巨大压力——包括患者文档的数量和复杂性以及专科医生短缺。
阿德尔森表示，团队计划为神经科医生和初级保健临床医生开发提醒系统，以标记患者何时应被转诊、接受影像检查或进行脑电图检查。他强调，AI并非旨在取代临床医生，而是通过自动化劳动密集型的图表审查来"减少一些繁忙工作"。"我们想以人工'研究员'的形式，给他们额外的人手，姑且这么说。"
阿德尔森补充说，下一步包括使用AI平台评估手术结果，并将系统扩展到中风和运动障碍领域。
"突出"的研究
北卡罗来纳州达勒姆杜克大学医学中心神经病学教授兼癫痫、睡眠和神经生理学主任Aatif M. Husain博士在评论这项研究时表示，该研究在美国癫痫学会会议上展示的众多AI聚焦研究中脱颖而出。
Husain说，这项工作推进了癫痫护理中的关键兴趣领域——特别是AI审查医疗记录并突出治疗机会（包括手术转诊）缺失的能力，手术转诊是一种有效疗法但"高度未被充分利用"。
他补充说，一个特别重要的发现是许多女性未获得关于叶酸这一"至关重要"问题的信息。他指出，所有可能怀孕的女性都应服用叶酸，无论其意图如何，因为怀孕并不总是有计划的。
他还表示，AI在癫痫护理中正在迅速扩展，新兴工具旨在协助解释脑波数据、选择最合适的药物以及增强磁共振成像解释。
Husain表示，AI可以显著减轻对医生的要求，但随着这些工具成为常规护理的一部分，临床医生将需要适应。他指出，将AI整合到实践中有可能提高效率，让医生能够将时间集中在最需要的地方。
研究者和Husain报告称没有相关披露。
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