Un dispositivo israelí predice ataques epilépticos una hora antes de que ocurran

Investigadores israelíes han desarrollado un prototipo de dispositivo portátil que predice ataques epilépticos basándose en algoritmos de aprendizaje automático y genera una advertencia anticipada de un próximo ataque una hora antes del inicio, revela la publicación Israel21c.


Epiness, el primer dispositivo de su tipo, fue desarrollado por investigadores de la Universidad Ben-Gurion del Negev. Ha obtenido la licencia para un mayor desarrollo y comercialización a NeuroHelp, una empresa de nueva creación fundada por la empresa de transferencia de tecnología de BGU BGN Technologies y el doctor Oren Shriki (foto) del departamento de Ciencias Cognitivas y Cerebro de la universidad, quien se desempeña como su fundador científico. Los ensayos clínicos están planificados para finales de este año.

Oren Shriki Computational Psychiatry Lab Dept. of Brain and Cognitive Sciences

La epilepsia es una enfermedad crónica del cerebro que afecta a alrededor de 65 millones de personas en todo el mundo y se caracteriza por convulsiones recurrentes como resultado de descargas eléctricas excesivas en un grupo de células cerebrales.

Hasta el 30 por ciento de los pacientes con epilepsia no responden adecuadamente a los medicamentos antiepilépticos, lo que significa que viven con el temor de convulsiones inminentes. Para estos pacientes, un dispositivo de predicción podría ofrecer una mejora en la calidad de vida y permitirles evitar lesiones relacionadas con las convulsiones.

97% de precisión

Epiness se basa en una combinación de monitorización de la actividad cerebral basada en EEG y algoritmos de aprendizaje automático. Se compone de un dispositivo EEG portátil y un software que minimiza la cantidad de electrodos EEG necesarios y optimiza la colocación de los mismos en el cuero cabelludo.

Sus algoritmos de aprendizaje automático extraen medidas informativas de la dinámica cerebral subyacente y distinguen entre la actividad cerebral antes de un ataque epiléptico esperado y la actividad cerebral cuando no se espera que ocurra un ataque.

Los algoritmos se desarrollaron y probaron utilizando datos de EEG de un gran conjunto de datos de personas con epilepsia que fueron monitoreadas durante varios días antes de la cirugía. El mejor rendimiento de predicción alcanzó un nivel de precisión del 97%, con un rendimiento casi óptimo mantenido (95%) incluso con relativamente pocos electrodos.

“Las convulsiones epilépticas exponen a los pacientes con epilepsia a varios peligros prevenibles, como caídas, quemaduras y otras lesiones”, dice Shriki.

“Desafortunadamente, actualmente no existen dispositivos de predicción de convulsiones que puedan alertar a los pacientes y permitirles prepararse para las próximas convulsiones. Por lo tanto, estamos muy emocionados de que los algoritmos de aprendizaje automático que desarrollamos permitan una predicción precisa de las convulsiones inminentes hasta una hora antes de que ocurran “.

Añadió que el dispositivo que se está desarrollando es preciso y fácil de usar. “Actualmente estamos desarrollando un prototipo que se evaluará en ensayos clínicos a finales de este año”.

“Los dispositivos de alerta de convulsiones actuales pueden detectar convulsiones mientras ocurren, y la mayoría de ellas dependen de cambios en el movimiento, como espasmos musculares o caídas”, explicó el Dr. Hadar Ron, presidente de NeuroHelp.

“Epiness es único en el sentido de que puede predecir una convulsión próxima y permitir que los pacientes y sus cuidadores tomen medidas de precaución y prevengan lesiones. También es el único dispositivo que se basa en la actividad cerebral en lugar de los movimientos musculares o la frecuencia cardíaca. Confiamos en que Epiness será una herramienta valiosa en el manejo de la epilepsia resistente a los medicamentos ”.

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Agencia
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