该研究由熊本大学研究生院山川俊树助理教授、京都大学研究生院藤原浩一助理教授和东京医科齿科大学研究生院宫岛美穗助理教授组成。

　根据熊本大学的说法，很长时间以来就有一种利用心率来预测癫痫发作的方法，但由于正常时间和癫痫发作前的差异难以分析和个体化，因此很难将其投入实际应用。差异很大。因此，课题组引入了一种称为多元统计过程管理的新工程方法，对14名接受癫痫测试的患者的心电图数据进行了分析，成功地以91%的高准确率预测了癫痫发作。
研究团队正在东京医科齿科大学医院、国立神经精神科医院等多家医疗机构对正在开发的预测装置进行临床研究。

　癫痫是一种慢性大脑疾病，由于大脑神经细胞神经元中发生强烈的电兴奋，导致反复癫痫发作。服用抗癫痫药物可以抑制癫痫发作，过上日常生活，但其中一些是顽固性癫痫，癫痫发作的预测成为一个问题。
研究成果发表在美国科学期刊《Transaction on Biomedical Engineering》电子版上。