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脑机接口技术通过实时监测癫痫患者大脑的电活动，识别和分析异常的电信号模式，从而预测癫痫发作的可能性。一旦监测到癫痫发作的迹象，系统可以立即发出警报，提醒患者及时采取措施，如服用抗癫痫药物或调整生活方式，以减轻发作的严重程度或避免其发生。这种个性化的预警系统不仅可以帮助患者更好地管理癫痫症状，还可以减少病发对日常生活的干扰。

　　　　当然，这种新范式也带来了挑战。一方面，数据驱动的研究需要大量高质量的数据作为支撑，但现实中数据往往存在噪声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练出现偏差，影响研究结果的可靠性。另一方面，科研人员需要具备跨学科的知识背景，包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提出了新的要求，一定程度上加剧了“数据科学家”与“医学专家”之间的知识鸿沟。此外，医学数据的共享对于人工智能模型的训练至关重要，但如何在保护患者隐私的同时实现数据的开放共享，是一个需要深思的问题。