Dzięki zaawansowanym narzędziom matematycznym i wykorzystaniu metod uczenia maszynowego programiści Transition Technologies stworzyli model do przewidywania padaczki. Dotychczasowy kanon leczenia zakładał podawanie leków w momencie wystąpienia napadów klinicznych. Po dwóch latach prac analitycznych wykazano, że prewencyjne leczenie padaczki przynosi korzyści i zbudowano narzędzie służące kwalifikacji do takiego leczenia.

Transition Technologies (TT) w międzynarodowym projekcie EPISTOP było odpowiedzialne za gromadzenie i czyszczenie danych oraz wyliczenia. Obok analizy statystycznej, TT opracowało łączoną analizę danych z wielu źródeł. Mowa o danych klinicznych o pacjencie, wynikach badań EEG, rezonansu magnetycznego, a także danych genomicznych, transkryptomicznych, proteomicznych i molekularnych. Dla uzyskania jak najdokładniejszych wyników, w badaniu przeanalizowano 33 terabajty danych.