在癫痫诊断的领域，人工智能（AI）技术正逐步展现出其强大的潜力，通过分析脑电图（EEG）数据，AI能够识别出传统方法难以捕捉的微妙异常，这一过程中仍存在“盲点”，限制了AI的精准度。
EEG信号的复杂性和非线性特征使得AI模型在特征提取时面临挑战，尽管深度学习技术能够处理高维数据，但如何有效提取与癫痫发作紧密相关的特征，仍是一个待解之谜，不同患者间的EEG模式差异大，使得AI模型在泛化能力上存在局限，现有研究多集中于单一医院或数据集的验证，缺乏跨中心、多源数据的验证，这限制了AI模型的普适性和可靠性。
为了克服这些“盲点”，未来的研究应聚焦于：1) 开发更加鲁棒的特征提取方法，如结合时域、频域和复杂网络分析；2) 构建多中心、大规模的EEG数据集，以提升AI模型的泛化能力；3) 引入可解释性AI技术，使AI决策过程更加透明和可信赖，我们才能更好地利用人工智能技术，为癫痫患者提供更精准、更可靠的诊断支持。
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人工智能在癫痫诊断虽高效，但易忽视细微异常信号，精准捕捉需结合专家知识与深度学习技术。
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