癫痫预测系统（Epilepsy Prediction SysteS，EPS）能够实时显示和记录癫痫患者的脑电信号，并完成预处理和特征融合，随后利用深度学习模型快速准确的给出预测结果，能够在发作前30分钟给出预警预测，准确率高达90%以上。

团队自研算法开发出癫痫识别预测设备，考虑了脑电信号中不同通道之间的交互关系，提取节点时域、动力学、跨频率耦合等深层次的特征，实现对脑电信号深层信息的全面挖掘，提出了一个高性能、具有先验可解释的，用于癫痫信号检测和预测的分类方法。设备可应用于脑疾病基础研究、癫痫智能辅助诊断、脑疾病研究培训、数字化医疗等领域，具有原创性高、使用难度低、应用范围广、潜在客户群体庞大的优点。