癫痫被称为“大脑的风暴”，其病因错综复杂——从海马硬化、皮质发育不良，到隐匿于脑沟深处的微小皮质结节，病灶位置千变万化，犹如在迷宫中寻找一个时隐时现的“点火点”。长期以来，复杂癫痫的病因探寻面临着定位难、评估主观、预后难测的现实困境。复旦大学附属中山医院神经内科癫痫团队，在丁晶主任的带领下，以临床痛点为导向，构建了覆盖“无创评估—精准定位—智能决策”的全流程病因探寻体系，为癫痫患者打开了通往精准诊疗的新窗口。

多模态融合+AI辅助：让隐匿病灶“无处遁形”

探寻癫痫病因的核心在于精准定位致痫灶。对于核磁共振阴性的癫痫，传统影像学检查难以清晰界定病灶边界。团队引入多模态影像融合技术，整合高分辨率磁共振、PET代谢显像、高清视频脑电监测等数据，将结构影像的“解剖地图”与功能影像的“生理热力图”精准叠加，为医生提供立体“大脑沙盘”，直观展示可疑致痫灶与语言、运动等重要功能区的空间位置关系，为病因探寻指明方向。

在此基础上，团队将人工智能深度学习算法应用于癫痫灶的辅助识别。通过对海量癫痫患者影像数据的分析训练，AI模型能够自动识别并标注肉眼难以察觉的微小皮质发育不良、海马体积细微变化等隐匿性病灶。这种“人脑+AI”的双重校验模式，显著提升了病因探寻的客观性与准确性。

SEEG：在大脑深处架起“智慧探头”

当无创评估仍无法锁定病因，或病灶与功能区高度重叠时，立体脑电图（SEEG）技术便成为探寻复杂癫痫病因的“终极武器”。作为国内较早开展SEEG技术的中心之一，中山医院神经内科团队将该项技术运用得炉火纯青。

SEEG技术通过在患者颅内立体定向植入多根直径仅0.8毫米的深部电极，直接记录大脑深部的异常电信号，精确捕捉癫痫发作的“点火”瞬间及传导路径，如同在大脑深处架设了多个“智慧探头”，实现对致痫网络的三维空间定位。借助术前多模态融合的“虚拟沙盘”，医生可精确设计每根电极的植入路径，巧妙避开血管与重要功能区，确保电极能够精准抵达目标区域。借助这一技术，团队成功探寻并治疗了多例既往病因不明的复杂癫痫病例，包括累及语言中枢、运动区及岛叶深处的顽固性癫痫，真正做到了“有的放矢”。

从病因探寻到“预见性”诊疗

明确病因只是第一步。能否预判药物疗效、判断是否应尽早手术、预测术后疗效，才是衡量诊疗价值的金标准。

团队利用人工智能算法，整合脑电记录的致痫网络特征、病灶的影像组学信息以及患者的临床资料，构建了个体化治疗决策模型。该模型不仅能模拟不同手术方案的术后疗效，还能辅助预测抗癫痫药物的长期控制效果，为临床治疗提供客观量化的证据支持。这相当于为临床决策配备了一台“数字预演仪”，让基于病因的“预见性”诊疗成为可能。

从“定位工具”迈向“决策伙伴”

这套以多模态影像、脑电图和AI为核心的智能体系，正逐渐演变为深度参与临床决策的“认知伙伴”。在诊室里，AI预测模型与医生的临床经验形成有力互补，尤其在疑难病例的决策岔路口，提供了客观、定量的证据支持，推动癫痫诊疗从“经验艺术”迈向“数据科学”。

团队的探索表明，当神经医学与人工智能深度交融，其所带来的变革是系统性的——它不仅提升了复杂癫痫病因探寻的精准度，更从根本上重构了诊疗逻辑，最终化为对患者更小创伤、更高治愈率与更优的生活质量。