AI如何助力脑科学产业化

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文丨vb动脉网

脑科学，被认为是人类科学最后的前沿。虽然大脑实体只栖居于人类不大的脑袋内，但是研究大脑并不比研究浩瀚的宇宙简单。

在很多人还仅仅把脑科学视为科研桂冠上难以企及的明珠时，已经有几十亿美金的资金流入脑科学研究领域，这些押注者不是别人，而是各国政府。

自2013年美国开启脑计划以来，美国、欧盟、日本、澳大利亚、韩国等国家和地区相继推出了各自的脑科学研究计划，脑科学与类脑研究已成为当前国际科技前沿的热点领域，被各国视为未来新的经济增长点和引领新科技的变革引擎。

但到目前为止，人类关于大脑的研究目前还相当粗浅。纽约大学医学院神经科学教授的捷尔吉·布萨基（György Buzsáki）在新书《由内而外看大脑》中写道：“我们正不断取得进展，但问题依然非常棘手。”

面对脑科学研究，我们究竟处于黎明前的黑暗还是刚刚踏入永夜，一切还不得而知。但至少有一点是光明的， 目前用于大脑研究的技术正在模糊传统的学科边界，人工智能、云计算、大数据等计算机学正在与生物学结合探索大脑，这些新变量的加入或许能为我们带来新发现。

动脉网通过梳理发现，在脑科学领域，除了吸引了众多关注的阿兹海默症，在神经系统疾病中，癫痫是脑科学研究一个很好的模型，尤其是在难治性癫痫中，通过脑部深电极（SEEG）获得的“深脑信号”为脑科学研究提供了大量稀缺的脑部信号。显然，在脑电数据大规模产生的时代，依靠人工的数据处理方式已经无法应对，AI的介入带来了新的数据发掘方法。

其实这并不是AI通过癫痫研究脑科学领域的唯一切口， 在科研之外，AI+脑电在商业化和产业化方面，有哪些切入路径？存在多大的想象空间？动脉网进行了梳理。

国内脑电研究的一体两翼如何展开

脑科学发展现在的阶段，相当于物理学和化学在20世纪初期的处境，科学家们在很多细分领域取得突破，但是重大的理解和突破尚未出现。目前脑科学中最关键的问题，是人类对脑的各种功能和神经网络工作原理的认知非常粗略，只能大致理解人类脑区和功能的关系，但更多的细节并不清楚。

脑科学的大厦尚未建成，在落实大厦基座方面，我们需要更基础的脑科学理论。这也和我国脑计划的重点相符。2019年前后，经过长达五年多时间的酝酿，中国在科学界形成“一体两翼”脑计划研究方向的基础共识。

中国脑计划“一体两翼”关注“脑科学的基本问题；脑疾病的诊断治疗；脑启发的人工智能”。

“一体”即“认知脑”，关注和理解人类大脑的认知功能是怎么来的。核心是认知脑区结构和功能神经网络的实质，尝试阐明大脑如何工作。

正如中国脑计划的领军者和倡导者蒲慕明院士所描述的“我们看到计算机，要分析它的功能就必须知道计算机的结构，对于大脑的功能我们必须要知道大脑的网络结构，这就叫做‘ 全脑介观神经联接图谱 ’，也是我们这个大计划的关键部分”。

两翼，则指向“保护脑”和“创造脑”两大主攻方向。

其中，“保护脑”主要是更好地诊断和治疗各类重大脑疾病，包括阿尔茨海默症、癫痫、帕金森、抑郁症等疾病，在神经系统疾病这条赛道上，将有机会诞生千亿独角兽。

“创造脑”主要实现类脑人工智能的研究与开发，核心战略目标是开发仿脑计算机，将由两部分组成:一是发展脑型器件和结构；二是脑型信息产生和处理系统的设计和开发。

中国脑计划的巨大价值在于其在未来五到十年的持续实施，会全力推动人工智能与脑科学的深度融合发展，其研究成果，将会极大的促进类脑人工智能技术的发展，这一领域的研究突破，将引领新一轮的科技革命。

癫痫成为脑科学研究的先导领域

在一体两翼中，哪一领域研究较为迫切？答案无疑是对重大脑部疾病进行诊断和治疗。

据世界卫生组织的统计，包括阿尔茨海默、帕金森、癫痫、精神分裂、抑郁症在内的各种神经类和精神类疾病在内的脑相关疾病，是所有疾病里社会负担最大的疾病，占到28%以上，并已超过心血管、癌症，成为影响人类生存质量的首要疾病。

因此，重大脑疾病的诊断、治疗与干预，将成为各国脑计划中，最具现实意义与未来价值的先导领域。

众所周知，人类大脑蕴含近1000亿个神经元，大脑网络异常复杂，神经元数目众多，而每个神经元的放电模式、编码模式、信息处理方式均不一样。所以，要理解这个复杂的系统如何工作，首先需要能有对人类大脑活动数据持续记录的手段和工具。随着科学界对脑电的记录、提取、分析和研究，越来越多对于大脑的深度认知被陆续发现。

那么在众多脑部疾病里，哪类脑部疾病，对促进脑部认知和类脑智能研究最具潜力？

癫痫无疑是脑科学研究一个很好的模型。

与阿尔茨海默、帕金森等退行性功能神经疾病以及抑郁症等精神疾病不同，在众多脑部疾病当中，癫痫是一个跨种族、年龄与性别，贯穿个体全生命周期的脑部慢性疾病。

导致癫痫的病因多种多样，有先天基因缺陷，也有后天发育、脑部内外创伤等，但归结一个核心特征即颅内特定脑区（致痫区）出现神经元突发性异常放电，通过神经传导通路传导至全脑各个功能区，并最终导致短暂的大脑功能障碍和身体机能失能。

正是由于癫痫发作特性所形成的对特定脑区短暂的功能剥夺，使人类能透过癫痫发作，借助某些特定手段（如SEEG脑电极）有效记录癫痫发作期间，异常脑电在大脑神经网络中的传导路径，以及特定脑区功能丧失前后的特征对比，癫痫每一次的发作，无疑都对人类“认知大脑”提供了极其宝贵的“深空信息”。

如果人类对于大脑的研究被称为是自然科学中最后一块疆域，那么对癫痫的研究则是人类探索最后一片疆域的路标。此外，癫痫研究还具有深远的社会意义。

世界卫生组织的报告《癫痫：公共卫生的当务之急》中指出癫痫是世界最常见的慢性神经系统疾病之一，影响全世界各个年龄约5500万人，癫痫对国家、社会、医疗系统、病人家庭与病人来说都是长期而巨大的负担。

在发展中国家，由于人们对癫痫缺乏正确认识及医疗资源匮乏，大多数癫痫患者得不到合理有效的治疗，存在很大的“治疗缺口”。我国活动性癫痫患者的治疗缺口达到63%。据此估算我国大约有400万左右活动性癫痫患者没有得到合理的治疗。

尤其是手术治疗手段，我国有超过1000万癫痫患者，约占总人口的7‰左右。其中，约300万患者属于无法依靠药物治疗有效控制病情的难治性癫痫，这批患者需要借助更为前沿的外科手段来辅助治疗。

尽管抗癫痫药物的数量在过去20年里大幅增加，但约有三分之一的患者仍然对药物治疗产生抗药性。虽然外科手术的效果有所改善，一半以上的手术患者长期免于癫痫发作，但仍只有一小部分耐药患者接受了癫痫手术。

AI介入癫痫初诊：无创脑机接口信号解读有限

虽然存在较大的治疗缺口，但癫痫其实并不可怕。在现有的治疗方法下， 90%的癫痫患者都是可治愈的。从治愈的手段来看，60%-70%的癫痫患者可以通过药物控制，30%的患者需要通过手术进行治疗。

但是癫痫可治愈、可治疗并不意味着我国癫痫治疗中不存在困局。尤其是在我国医疗资源紧缺，癫痫更为高发的情况之下。

而现有的诊疗流程不能达到的裂缝，正是AI介入生长探索脑电研究的土壤。

从癫痫诊断与治疗的各环节看，从病患初次接受诊断到癫痫确诊，从确诊后的持续监测到癫痫常规药物治疗与控制，从药物无法控制所形成的难治性癫痫确认到借助外科手段介入与治疗，哪些新技术正在渗透进癫痫这个古老的疾病中，并且带来切实的改变？哪些环节蕴含巨大投资价值？动脉网对此进行了梳理。

我们可以把AI渗透癫痫诊疗环节分为三个阶段：初次诊断、用药监测和预警和难治性癫痫诊疗

>>>>1、初次诊断和累计确诊

在初次诊断和累计确诊阶段，从癫痫首次异常发作的初次诊断到最终确诊，脑电图（EEG）检查是癫痫诊断的常规步骤。一般来说，通过脑电图检查，80%左右的癫痫病人发作间歇期均有脑电图异常，只有5%-20%的癫痫病人发作间歇期脑电图可表现正常。

>>>>临床困局1：诊断与分流困局

该阶段面临的最大困局，是人工诊疗资源的缺乏。我国脑电师资源紧缺。由于脑电设备、算法和人才的限制，癫痫的诊疗工作受到诸多限制。同时，由于有丰富诊断经验的脑电图师与神内临床医生多集中在重点癫痫中心，加之患者及患者家庭基于对癫痫初始发作的未知与恐慌，多数患者集中涌向各省市三甲医院，导致病患无法有效分流，同时大量疑似癫痫病患与初发癫痫病患的准确诊断和有效区分成为临床突出难题。

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临床困局2：需求与供给困局。

从临床经验看，初次就诊并最终确诊的癫痫病患人数约占总就诊病患人数的20%左右，以中国每年新增40万的癫痫病患为基数计算，每年仅涉及初诊EEG监测的总人数就接近200万左右，还要加上已确诊累计的近1000万癫痫病患。

而对初诊患者进行确认和对确诊患者进行常规EEG监测，常常涉及多临床中心、多次常规脑电图监测（确诊病患常规EEG约在2.5次/年），导致对现有医疗诊断资源的大规模占用，给各地医疗体系带来沉重负担。

以北京某区癫痫中心为例，EEG常规检查数量高达1.5万人次/年，单人诊断费用约为800元/次，中心配备常规脑电图机数量已高达15台，脑电图师人数多达20多人。因监测任务过重，工作环境枯燥单一，且升迁路径狭窄，导致脑电图技师流失率高，这又进一步加重就诊病患需求与医疗供给之间的矛盾。

>>>>初诊阶段产业价值及重要参与方：

巨量癫痫病患的EEG监测需求，以及EEG数据的时序性特点（阅片过程耗时漫长），高度依赖人工方式识别与输出诊断结论难以为继。在此背景下，利用AI算法快速提取关键病理性EEG脑电数据成为大趋势。

目前，该领域已经有众多科技公司介入，包括阿里健康（2019年5月上线阿里癫痫脑电分析引擎）在内的众多国内外科技公司及互联网巨头均已积极介入癫痫诊断领域，希望通过AI算法缓解医疗诊断资源不足的情况，在5G新基建的推动下，通过云医疗、远程大数据等方式，缓解临床资源分布不均的现状。

相关产业与脑科学关联度：★★☆☆☆

从现有癫痫EEG脑电AI诊断的企业布局来看，它们都并非专注于癫痫诊疗，而是看中了癫痫诊疗背后的脑电研究价值。诚然，EEG脑电监测对于脑电研究有着巨大价值，但目前要实现有效利用还需要解决众多挑战。

EEG脑电监测手段的出现已有悠久历史，全球各大顶级学府均已深度介入无创监测的研究，但因头皮脑电监测数据信噪比差，有效特征数据解耦困难，且受制于监测环境及个体特性等多重制约，导致脑科学界可从其中进一步挖掘更深入认知数据的难度异常巨大。

动脉网曾与在美计算神经科学领域某学者交流，他将EEG脑电解码过程形象比喻为“站在巨大的足球场外，想去理解和听懂坐在特定区域坐席的某一些球迷在交谈什么一样困难，许多神经元在经过初始信号的耦合后，已经形成巨大而嘈杂的背景音，且需要特殊事件，如某一方球队进球了，才能大致分清来自哪一方球队的球迷的欢呼声，无创BCI（脑机接口）领域正是如此，更多只能获得区域的趋势信号，无法进一步理解更深的含义。”

NeuroVerse-无创BCI

用药监测与预警成为AI+癫痫第二赛道

AI能够以其高效处理复杂数据的特点缓解癫痫初次诊疗的供需难题。让更多患者可以获得药物诊疗，但随之而来的是确诊后的神经药物常规治疗的耐药性困局。

>>>> 临床困局1：耐药性困局

在癫痫的治疗中，各类癫痫药物治疗是主流治疗方式。癫痫病患在服药控制期间，需要不定期及定期接受常规脑电监测，以跟踪评估治疗效果及耐药性。

对全球5500万活跃性癫痫病患而言，长周期、持续的癫痫用药，会产生对特定癫痫药物产生耐药性。根据临床广泛统计与研究，临床上约30%的癫痫患者应用抗癫痫药物治疗后并不能完全控制癫痫的发作进展,其治疗难度较大,且症状持续时间相对较长,经影像学检查可见海马硬化等脑部病变，该部分耐药病患多数会成为难治性癫痫群体（难治性癫痫一般指，施用两种及以上抗癫痫类药物仍无法有效控制癫痫发作）。

>>>>临床困局2：癫痫看护与发作预测困局

大量癫痫病患的存在，给国家、社会、家庭，个体均带来了巨大的负担，特别是癫痫病患本身，因发作的突发和随机性，承受着巨大的心理压力，不少癫痫病患也因此丧失独立生活能力，部分癫痫病患融入社会的迫切心理，也让许多癫痫病患主观上隐匿患病史，更是给社会及家庭带来无限隐患。

>>>>产业价值及重要参与方：

全球主要生物医药企业，长期投入巨资研发期望形成可更替的，持续有效的新型癫痫药物。在药物研发领域，也出现了基因疗法，以及借助新的手段（如基因检测）判断癫痫原发类型，更加定向精准地解决和控制癫痫发作问题。

2019年2月，初创公司Arvelle Therapeutics获1.8亿美元A轮融资，推进抗癫痫基因治疗疗法的开发。

针对癫痫耐药性问题，除了开发新药、新疗法等治本解决方案，实现更好的癫痫看护和发作预测也是一种缓解问题的方式。

如何解决如此庞大癫痫群体有效看护和发作预测，避免癫痫个体置身危险境地，是全球科学界、医学界以及产业界努力希望解决的难题。

癫痫发作预警可以实现监测患者用药情况；识别癫痫发作模式的变化；量化癫痫发作数据。伴随EEG脑电监测设备的小型化和可穿戴化，能为癫痫发作提供哪怕30秒至1分钟的预警周期，也能帮助病患减少环境风险敞口。

此外，癫痫病患长周期有效监测，也能积累对该群体的健康评价指数，对部分轻症群体，原有保险无法覆盖的人群，也将借助该逻辑得到保险覆盖的扩展。目前处于病患看护与癫痫预警领域的创业项目包括：

相关产业与脑科学关联度：★★★☆☆

从切入脑科学研究的角度来看，癫痫的家中看护和预测发作用于脑科学研究还尚不成熟。

主要原因也是受制于脑功能神经科学领域对癫痫发作底层研究，仍未获得显著性突破，包括可穿戴设备的小型化与脑电监测算法无法兼顾，以及沿用原有EEG脑电需要对AI算法有效性有严格的验证，有赖于更多特征样本数据进行算法喂养。

尚未成熟的根本原因还在在于，我们尚未获得基于人脑的更为精细的“全脑介观神经联接图谱”，还没有解开EEG脑电特征与功能神经网络、癫痫发作之间的底层机制。只有在此之后，才能借助5G等高带宽、低延时的数据传输手段，利用更加强大的EEG脑电云平台的算力，实时完成癫痫病患端的快速监测与预判输出。

因该领域主要场景针对泛医疗以及家庭，关键数据的获取仍停留在病例病史上、人工干预诊断以及常规EEG脑电分析等运营类数据和浅层医疗数据，尚未涉足有利于脑科学重大突破的关键核心数据。

难治性癫痫，AI逐步缩小脑电未知

如果说在AI在此前两个环节的介入，扩大了癫痫患者获得精准诊疗的机会，扩大了癫痫患者的供给。那么对于难治性癫痫，AI的介入则是提升医疗机构和医生处理和应对巨大需求的能力。

>>>> 临床困局1：药物常规治疗手段的失效

根据全球领域对难治性癫痫的简易定义，难治性癫痫（Intractableepilepsy）又称顽固性癫痫，指应用两种及两种以上适当的一线抗癫痫药物正规治疗且药物的血浓度在有效范围内，仍无法有效控制癫痫发作且影响日常生活。

该部分难治性癫痫病患群体不少因长期服药，伴随大脑核心功能区累进与不可逆的器质性病变，导致部分癫痫病患逐步发展形成颅内单处或多处，大脑单侧甚至双侧多局灶致痫区，使用两种及以上常规抗癫痫类药物已无法有效干预与控制致痫区异常脑电激发。

目前从全球范围来看，难治性癫痫占活跃性癫痫总人数的比例接近30%,在中国有近300万癫痫病患属于难治性癫痫范畴。同时每年新增新发确定约40万癫痫病患，这其中约有10万属于难治性癫痫类型。

与通过药物可有效控制癫痫发作的一般性癫痫而言，难治性癫痫对家庭、社会的危害更为巨大。如2019年深圳发生的5·16特大交通事故造成3死18伤惨痛悲剧，正是由服药期癫痫发作，难治性癫痫给包括该名癫痫病患在内四个家庭带来无法弥补的伤害。如何有效缓解癫痫发作，降低发作频次，成为众多临床手段关注的核心目标。

解决大量难治性癫痫病患诊断与治疗，成为摆在脑科学与临床界的一道必须攻破的难题。

>>>>临床困局2：难治性癫痫治疗手段有限

从难治性癫痫诊断与治疗方式来看，神经外科手术介入是目前推动的重点方向。

神外手术从解决难治性癫痫的根源出发，神经外科医生在切除致癫区之前，需要通过植入脑内电极，利用SEEG颅内立体定向技术明确大脑中的致癫区。然后决定是进一步采取包括手术切除、射频消融与激光毁损等直接毁损致痫灶的剔除手段，还是选择包括DBS、VNS、RNS等一系列神经调控技术在内的，作用于对应脑区主动干预癫痫致痫灶的异常放电的姑息性治疗方式。

自2000年起， SEEG在北美难治性癫痫治疗中推广并广泛应用。最新统计表明，SEEG已经成为最重要的颅内监测手段（占所有颅内监测的43.1%）,作为该项技术发源国的法国，针对癫痫外科手术前置性手术的SEEG适用比例已经高达60%以上。中国目前SEEG手术的实施比例占难治性癫痫外科手术的比例，也从之前不足5%快速提升至目前的25%左右，与SEEG技术已成熟的欧美国家相比，仍然蕴含着巨大的增长空间。

作为全美最知名的梅奥医学中心（Mayo Clinic）,自引入癫痫外科手术以来，癫痫中心数量从原有的14个增加至目前的94个，其中成人中心从2003年的14个增至2012年的66个，儿童中心从2003年的3个增至2012年的28个。从数据可以看出，癫痫外科手术治疗的有效性，极大的推动了癫痫中心的建设。

在中国，基于治疗目的的癫痫外科手术，也在过去5年得到飞速发展。根据中国抗癫痫协会一份数据表明，据不完全统计，全国癫痫外科手术量已从2015年4000台左右，增长至2018年近20000台，而作为实施癫痫外科手术至关重要的术前SEEG颅内深部电极监测技术，自2013年前后由国内著名神经科学术带头人之一的刘兴洲教授引入中国以来也广泛普及开来，从2014年的不足百台，迅速增长至2019年的近5000台，其中能实施SEEG手术的癫痫中心从2014年的6家增长至2019年的近200家。

癫痫手术中最主要、也是最核心的临床价值在于，能否准确查找及有效明确癫痫致病灶，以及界定致痫灶与周围正常功能脑区之间的神经网络联系，也只有这样一个前提，才能最大限度借助外科手术方式“剔除”致痫区对周边正常脑功能的影响。

这里借用临床界某神外教授的比喻，“癫痫每一次的发作，就像在广漠的草原里燃起熊熊烈火，致痫区就是起火点。最有效控制大火蔓延的方式，就是隔绝大火起源点与周边草原的联系。”

>>>>产业价值及重要参与方：

难治性癫痫作为一个艰深和高壁垒的领域，受到的产业关注并不少。目前，国内已有众多产业方切入癫痫功能神外领域。

在癫痫诊断和治疗的产业链中，既包括了研发大型医疗设备的全球知名医疗集团，如尼高力、日本光电、GE、飞利浦。也包括研发手术机器人、AI辅助诊断等创新性的解决方案。

目前，国内已有包括华科精准、睿米、华志微创等国内知名功能神外手术机器人完成布局。在手术高值耗材方面，有包括华科恒生、诺尔医疗、瑞神安在内的医疗器械商，形成对ALICS,PMT,ADtech等海外进口电极（三类高值耗材）的进口替代。

据不完全统计，作为全球脑电图机领域知名厂商的日本光电及美国尼高力，为满足国内大量三家医院建设癫痫外科中心的需求，过去两年在中国市场新投放的高导联脑电图机数量累计超过300台以上，而购置这些专用于SEEG电极的128-256通道高导联脑电图机，也视作癫痫外科手术能力指数增长的前置性指标。

此外，作为快速提升手术效率的神外机器人，在过去两年里也处于快速商业化的阶段。除国际知名品牌ROSA神外机器人以外，国内包括华科精准、睿米、华志微创等一批具有自主知识产权的神外机器人，也在过去两年里批量投放临床使用，据不完全统计，截至2019年底，以上神外手术机器人厂商，在国内累计投放设备数已超过150台。

癫痫诊断与治疗上下游全景图

在难治性癫痫治疗这个小众的领域，不同的切入方想要解决的问题并不同。手术机器人大大地提高了手术的精准度和效率；磁共振兼容的脑内电极让医生可以精准定位致癫区位置等等

但从解决临床核心痛点而言，关键点还是在于如何快速精准识别和分析SEEG深部脑电，以及多模态融合算法形成颅内3D影像与SEEG脑电耦合并输出精确癫痫致痫灶以及深刻理解癫痫异构网络模型。

基于SEEG手术方式的难治性癫痫诊断与治疗

从图中可以明确，SEEG手术术后的侦测周期是最为耗时的环节。同时，我们还可以预见，随着神外手术机器人、关键临床器械功能迭代（如SEEG电极3.0T磁共振兼容）、SEEG脑电图AI辅助决策等产品和技术的推广，难治性癫痫诊疗效率将从各个环节得到提升，未来国内SEEG手术数量将会快速扩增。

例如，我们注意到公开报道的诺尔医疗，除了布局术中高值耗材SEEG脑电极外，还向下游拓展，在AI辅助识别和分析SEEG脑电信号领域也有深入布局。

相关产业与脑科学关联度：★★★★★☆

从上面这张图我们相信，伴随5G、大数据、AI技术的广泛应用，在癫痫特别是难治性癫痫领域将有机会出现“黄金谷”,来自脑部深部的脑电信息或许能够成为探索和打开脑部研究的一把钥匙，帮助科学家更好地认知大脑。

近两年来，《Science》、《Natural》等核心知名期刊也出现多篇以SEEG深部脑电作为切入点，对脑部基础认知进行研究的成果。

我们或许可以这样认为SEEG脑电极作为“宇宙深空探测器”负责记录大量深脑信息，再由有经验的宇宙物理学家们（神外科学家们）去解读大脑其中的奥秘。

在与脑科学领域内一些专家交流过程中，我们关注到，难治性癫痫在诊断与治疗过程中，利用SEEG深脑电极，能获得大规模稀缺的深部脑电数据，近年来，全球众多顶级科研机构开始借助这些珍贵信息，形成对大脑的更为全局的认知，我们尝试以中国脑计划“一体两翼”的视角，用下面这张图展示SEEG深部脑电对认知脑、保护脑以及创造脑所起到的重要作用：

从这张图我们能更加全景的理解到，通过癫痫诊断过程，特别是SEEG手术逻辑的介入，利用fMRI、PET、CT等影像设备，形成对大脑3D影像，借助SEEG电极所获得并记录下的特定区域神经元簇群所释放的深部脑电（如pHFO高频小波），形成对于大脑功能区域脑网络的拓扑结构认知，即利用时域、频域与空间分布之间的信息耦合，而这一过程恰恰可以用于脑功能网络图谱的绘制。

而要实现绘制蒲慕明院士所描述的‘全脑功能图谱’这一重要目标，正是借助于癫痫发作过程中，遍布于大脑多大200多个SEEG电极极点（IOT），记录癫痫激发态下的脑电传播效应，并最终获得大量珍贵认知数据。

动脉网也将持续关注脑科学领域的进展，追踪脑科学领域突破，作为打开人脑黑盒的一把钥匙，SEEG手术在国内开展情况如何，深脑数据如何能带来癫痫领域跨时代的变化，动脉网将持续关注报道。随着深度学习、人工智能和带来了新的数据搜集和处理工具，我们希望SEEG深脑数据能够推动癫痫领域诊疗技术前进和进一步探索脑电世界，或许神经科学领域取得实质性突破就在不远的未来。