基于SHAP驱动的特征分析方法在癫痫发作预测中的应用研究

癫痫发作预测是医疗领域的重大挑战，直接影响患者预后与生活质量。来自未知机构的研究人员创新性地将一维卷积神经网络(1D-CNN)与SHAP值解释方法结合，开发出兼具高精度(准确率98.14%，F1 -score 98.30%)和强可解释性的EEG分析系统。该研究通过CHB-MIT数据集验证，锁定"P7-O1"、"P3-O1"等关键脑电通道，为临床AI决策提供透明化依据，可集成至便携设备实现实时预警。

　　

癫痫发作预测在医疗健康领域堪称"皇冠上的难题"，其突破将显著改善患者生存质量。这项研究构建了革命性的可解释人工智能(XAI)框架，巧妙融合一维卷积神经网络(1D-CNN)与沙普利加和解释(SHAP)方法，让"黑箱"模型变得透明可解读。基于CHB-MIT脑电(EEG)数据的实验结果显示，该系统的预测准确率高达98.14%，F₁
值更达到98.30%的惊艳水平。

研究人员通过时间维度上的SHAP值计算与聚合，像"分子探针"般精准定位了最具预测价值的EEG通道——特别是"P7-O1"和"P3-O1"这对"黄金组合"。这种特征级解释能力不仅验证了模型的可靠性，更像给医生配备了"AI显微镜"，使其能直观理解每个预测结论的生物学依据。

该技术可无缝对接便携式EEG设备和医院监护系统，化身"24小时癫痫哨兵"，通过实时预警为患者争取关键干预时间。无论是调整抗癫痫药物(AEDs)剂量，还是启动应急处理，这套系统都能成为临床决策的"智能参谋"。更令人振奋的是，SHAP解释机制会持续"审计"模型对特定特征的依赖程度，这种自检功能大幅提升了临床应用的安全性。当医生能清晰看到AI的"思考过程"，人机协作的信任桥梁便自然建立——这或许正是智慧医疗走向普及的关键密码。