4月7日，人工智能系与医学实验中心联合开展实验，通过高清摄像技术记录“小黑鼠癫痫”行为数据，并运用人工智能算法实现癫痫发作级别的智能识别。这一跨学科合作标志着AI技术在医学研究中的深度应用，为癫痫机制探索与诊疗技术创新提供了新路径。
传统癫痫研究依赖人工观察小鼠行为，效率低且主观性强。为突破瓶颈，人工智能系与医学实验中心合作设计实验：医学实验中心通过药剂诱导小鼠癫痫发作，人工智能系利用高清摄像机全程记录视频数据，并基于深度学习技术构建智能分析模型。海量视频数据将用于训练AI模型，实现癫痫级别的自动化、精准化评估。
研究团队通过卷积神经网络和时间序列模型解析视频数据，提取小鼠运动轨迹、抽搐频率等微观特征，建立行为与癫痫级别的关联模型。目前，研究生团队正优化算法，目标是开发可辅助临床诊断的智能系统。研究团队已完成首批数据采集，计划年内完成模型验证。
人工智能与医学的交叉碰撞，正不断打破学科边界，重塑科研范式。此次小黑鼠癫痫实验不仅是技术工具的创新应用，更彰显了跨学科合作在解决复杂科学问题中的核心价值。人工智能系将以此次合作为起点，进一步拓展“AI+”跨学科版图。
