我在青少年時期被診斷出罹患癲癇，每天服用預防痙攣的巴比妥類藥物讓我昏昏欲睡、無法專心，而且頭痛情況比一開始去看神經內科時的頭痛情況還要嚴重。
好加在診斷結果有誤，我也不用再吃那些討厭的藥物，不過全球五千萬名癲癇患者運氣就沒那麼好了。
多數患者不明白讓人疲憊不堪的痙攣何時會引發中風。以我自己的經驗來說，每天服用的藥物劑量會出現讓人無法忍受，甚至是危險的副作用，對於生活品質也會造成嚴重後果。
舉例來說，通常禁止癲癇患者駕車，許多國家和美國各州皆要求患者證明他們有一段時間未出現痙攣症狀，如此才能手握方向盤。
「我們無法預測人們何時會出現痙攣症狀，讓癲癇患者無法過著正常生活。」德國德勒斯登工業大學神經科專家與研究員 Dr. Christian Meisel 說。
Meisel 覺得他可以通過 GPU 和深度學習來改變這件事。
痙攣警示系統
Meisel 想要為癲癇患者建立一套痙攣警示系統，為治療這項疾病打開新的可能性。
Meisel 說像是患者可以只在覺得痙攣要發作時才服藥，或是藉由電流來刺激腦部以避免發生痙攣。三成的癲癇患者覺得服藥沒有效果。
「要是我們能告訴患者『在接下來幾個小時裡，你非常有可能會出現痙攣症狀』，如此一來便可協助人們規畫他們的生活。」他說。
研究團隊使用患者的腦電圖來訓練深度學習模型預測痙攣。
能夠預測痙攣
Meisel 結合他的痙攣發生理論與深度學習模型，偵測引發痙攣的腦內放電活動，以預測痙攣。患者頭戴腦電圖裝置，將電極直接貼在腦部表面，以取得腦部活動資料。
Meisel 在美國國立衛生研究院擔任博士後研究員之際，為了測試他的辦法，先參加了資料科學競賽平台 Kaggle 上的一項痙攣預測賽事。接著在現職繼續這項研究，使用 NVIDIA TITAN X GPU 進行訓練和推論作業。
他的演算法在兩項實驗中預測痙攣的正確率達到 0.8（高於猜硬幣正反面 0.5 的正確率） ，但還未達到正確率1的完美預測表現。
「這代表著預料或預測痙攣是可行的，跟人們所想的呈現出鮮明對比。」Meisel 示。
重大轉變
Meisel 想要更深入瞭解大腦經常在健全和不健全狀態間快速轉換的緣故，癲癇只是他進行這項研究的第一步。
「從神經精神障礙（憂鬱症、精神分裂症）、神經病學（多發性硬化症）到自體免疫性疾病等諸多疾病，加上敗血症等其它情況，都有症狀迅化惡化的特徵。」Meisel 說。
目前醫師有兩種選擇：開藥讓有著這些和類似症狀的患者持續服用，或是在急性發作時進行治療。
「這兩種都不理想，我們需要有更好的辦法。」Meisel 說。