背景: 如何預防腦外傷後的二度腦部傷害,是治療腦部外傷病人的第一要務,而癲癇是造成二度腦傷害的主要原因之一,然而目前並無法有效的預測創傷後癲癇的發生。發展能準確預測腦外傷病患發生癲癇機率的臨床決策診斷系統,有助於醫生及早治療癲癇,以減少病患腦部的損害。 目標: 使用機器學習的方法建立創傷後癲癇的臨床決策診斷支援系統。 材料及方法: 分析台灣頭部外傷資料庫中的頭部外傷病患,在資料庫中,記錄了自民國八十二年至九十八年間共有101722筆登錄資料。首先我們從資料庫中136個臨床變項,篩選對於預測疾病有用的變項,之後再利用不同機器學習的方法建立預測創傷後癲癇的模型,並比較其優劣。 結果: 類神經網路模型(AUC=0.795)與邏輯迴歸模型(AUC=0.74)的曲線下面積顯著的比目前的治療指引(AUC=0.602)要好,且類神經網路模型猶勝邏輯迴歸模型。在相同的敏感度之下,類神經網路模型的特異性與正確性均高於邏輯迴歸模型。 結論: 此預測模型可以應用於創傷後癲癇的預防、治療建議,與其他基礎醫學研究的指引。