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癫痫是一种具有不同病因、表型和基因型特征的异质性疾病。因此,癫痫的临床和研究方面也有所不同,从流行病学到分子生物学,其范围涵盖了临床试验和结果、基因和药物发现、影像学、脑电图、病理学、癫痫外科手术和数字技术等许多方面。当前,癫痫数据以万亿字节和千兆字节的形式收集,突破了其能力的极限。现代计算技术在机器和深度学习方面的优势和进步已经在其他疾病中开创了先河,也为癫痫领域开辟了令人兴奋的可能性。然而,若无精心设计的方法来获取、标准化、管理和提供此类数据,则存在着失败的风险。因此,在利益相关者的密切参与下,相关本体的精心构建,为更宏大的大数据事业提供了必要的支撑,如癫痫数据共享。在本研究中,我们评估了大数据领域的癫痫的临床和研究前景,阐明了当前的挑战和未来的方向,并为癫痫大数据的系统化方法提供证据。