動画と脳波を統合した深層学習モデルvEpiNetV2を開発し、中国3施設149例・377時間で前向き検証したところ、適合率-再現率曲線下面積（AUPRC）0.76–0.79、受信者動作特性曲線下面積（AUROC）0.96–0.98を示し、動画特徴が高感度域での誤検出を抑えたという報告である。

Interictal epileptiform discharge（IED）検出は人的負担が大きくばらつきも生じやすい。著者らは脳波（EEG）と同期ビデオを用いる多モーダルモデルvEpiNetV...