癲癇是一種具有不同病因、表型和基因型特征的異質性疾病。因此，癲癇的臨床和研究方面也是多種多樣的，從流行病學到分子，其范圍涵蓋了臨床試驗和結果、基因和藥物發現、影像學、腦電圖、病理學、癲癇外科手術和數字技術等許多領域。當前，癲癇數據以 TB 和 PB 的形式收集，突破了其能力的極限。現代計算技術在機器和深度學習方面的優勢和進步已經在其他疾病中開創了先河，也為癲癇領域開辟了令人興奮的可能性。然而，若無精心設計的方法來獲取、標準化、管理和提供此類數據，則存在著失敗的風險。因此，通過利益相關者的密切投入，仔細構建相關的本體，為更雄心勃勃的大數據事業（如數據共享）提供了必要的支架。在本研究中，我們評估了大數據領域的癲癇臨床和研究前景、當前挑戰和未來方向，并提出了癲癇大數據的系統化處理方法。