本研究针对病因不明的婴儿癫痫性痉挛综合征(IESS)长期预后预测难题，开发了一种基于自注意力自编码器(SA-AE)的机器学习模型。通过分析睡眠期EEG的高峰节律紊乱特征，该模型在22例患者（中位随访11年）中实现了敏感度1.00±0.05、特异度0.88±0.11的精准预测，AUROC ...