本研究は、脳波（EEG）データを用いたてんかん発作のリアルタイム検出と予測に関する新しい機械学習アプローチを提案しています。従来の方法は発作が始まった後にそれを特定することに重点を置いていましたが、本研究は発作の予兆となる微妙な時間的パターンを捉えることを目指しています。CHB-MITスカルプEEGデータベースを使用して評価を行い、ロジスティック回帰が90.9%の発作検出精度を示しましたが、ランダムフォレストとサポートベクターマシンはより高い精度を達成したものの、発作を全く検出できず、精度だけでは医療機械学習モデルの評価に不充分であることを示しました。発作予測にはLSTMネットワークを使用し、89.26%の予測精度を達成しました。この研究は、患者が発作を予測し、事前に対策を講じることができる新たな可能性を示しています。