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BRAIN and NERVE Volume 77, Issue 9 （September 2025）

BRAIN and NERVE 77巻9号（2025年9月発行）

Japanese English

特集神経・精神科領域におけるデジタルメディスン

てんかん発作予測技術の現状と展望 Current Status and Future Prospects of Seizure-Forecasting Technologies 浮城一司 ^1,2 , 神一敬 ^1,2 , 中里信和 ^2,3 Kazushi Ukishiro ^1,2 , Kazutaka Jin ^1,2 , Nobukazu Nakasato ^2,3 ¹東北大学大学院医学系研究科てんかん学分野 ²東北大学大学院医学系研究科てんかんスマート医療共同研究講座 ³一般財団法人広南会広南病院 ¹Department of Epileptology, Graduate School of Medicine, Tohoku University ²Department of Smart Epilepsy Care, Graduate School of Medicine, Tohoku University ³Kohnan Hospital キーワード：発作予測 , ウェアラブルデバイス , 産学連携 , 機械学習 , seizure forecasting , wearable devices , industry-academia collaborations , machine learning Keyword: 発作予測 , ウェアラブルデバイス , 産学連携 , 機械学習 , seizure forecasting , wearable devices , industry-academia collaborations , machine learning pp.965-968

発行日 2025年9月1日 Published Date 2025/9/1

DOI https://doi.org/10.11477/mf.188160960770090965

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てんかんは生活の質を著しく損なう慢性神経疾患であり，発作予測技術に対する関心が近年高まっている。非侵襲的ウェアラブルデバイスの普及に伴い，生体・行動・環境データを人工知能で解析し，個別の発作リスクを推定する研究が進展している。東北大学では産学連携のもと，機械学習を用いた予測モデルの開発と社会実装を推進しており，その現状と課題について概説する。

Abstract

Epilepsy is a chronic neurological disorder that significantly impairs quality of life. Importantly, interest in seizure forecasting technologies has been growing in recent years. With the widespread adoption of noninvasive wearable devices, research has advanced in analyzing biological, behavioral, and environmental data using artificial intelligence to estimate individualized seizure risk. At Tohoku University, industry-academia collaborations have promoted the development and social implementation of machine-learning-based prediction models. This article provides an overview of the status and challenges of these efforts.