utiliza aprendizaje automático

Desarrollan un dispositivo portable para la detección de convulsiones

La monitorización exacta de las convulsiones es importante para evaluar riesgo, prevención de lesiones y respuesta al tratamiento.

Desarrollan un dispositivo portable para la detección de convulsiones
Desarrollan un dispositivo portable para la detección de convulsiones

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Redacción SaluDigital Redacción SaluDigital

06.02.2021 - 00:10

Un dispositivo de pulsera que utiliza aprendizaje automático detecta con precisión diferentes tipos de convulsión en hallazgos que tienen el potencial de revolucionar el tratamiento de pacientes con epilepsia.

"Hemos establecido un primer referente para la detección automática de diversas convulsiones epilépticas utilizando sensores portables y algoritmos de aprendizaje automático. En otras palabras, hemos demostrado por primera vez que es posible hacer esto", comentó a Medscape Noticias Médicas el investigador del estudio, Jianbin Tang, M. A., director del Proyecto de Ciencia de Datos, IBM Research Australia, en Victoria.

La monitorización exacta de las convulsiones es importante para evaluar riesgo, prevención de lesiones y respuesta al tratamiento. En la actualidad, la video-electroencefalografía es la norma de referencia para la detección de convulsiones, pero requiere hospitalización, a menudo es costosa y puede ser estigmatizante.

La monitorización exacta de las convulsiones es importante para evaluar riesgo, prevención de lesiones y respuesta al tratamiento

En este sentido, avances recientes en dispositivos portables no-electroencefalografía muestran perspectivas favorables en la detección de convulsiones tónico-clónicas de inicio generalizado y tónico-clónicas focales a bilaterales, pero no está claro si tienen la capacidad de detectar otros tipos de convulsión.

ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

En el estudio se incluyeron 75 niños ingresados a una unidad de monitorización mediante electroencefalografía prolongada en un solo centro durante una hospitalización de 24 horas.

Los pacientes utilizaban el detector en el tobillo o la muñeca. El dispositivo continuamente recolectaba datos sobre funciones como sudoración, frecuencia cardiaca, movimiento y temperatura.

Con parte de la serie de datos, los investigadores probaron algoritmos de aprendizaje automático para detectar de forma automática segmentos de convulsiones.

El análisis se basó en datos de 722 convulsiones epilépticas de todos los tipos, incluidas focales y generalizadas, motoras y no motoras. Las convulsiones se presentaron durante todo el día y la noche mientras los pacientes estaban despiertos o dormidos.

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