El big data mejora el algoritmo diseñado en España para la predicción de crisis epilépticas

Un grupo de investigación de la Universidad CEU Cardenal Herrera de Valencia ha publicado en la revista Plos One los nuevos avances de este diseño predictivo.

Los investigadores Francisco Zamora y Paloma Botella y los profesores del CEU-UCH Juan Pardo y Javier Muñoz, miembros del Grupo ESAI y autores de la investigación.
Los investigadores Francisco Zamora y Paloma Botella y los profesores del CEU-UCH Juan Pardo y Javier Muñoz, miembros del Grupo ESAI y autores de la investigación.

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29.07.2017 - 00:04

El Grupo de Investigación Embedded Systems and Artificial Intelligence (ESAI) de la Universidad CEU Cardenal Herrera de Valencia, que dirige el profesor Juan Pardo Albiach, ha publicado en Plos One los nuevos avances de su diseño de algoritmo para predecir con antelación las crisis epilépticas.

Los investigadores Juan Pardo, Javier Muñoz Almaraz, Francisco Zamora y Paloma Botella proponen en este artículo un nuevo método para procesar la señal del electroencefalograma intracraneal (iEEG), que registra la actividad eléctrica del cerebro, con el que mejoran aún más la fiabilidad en la predicción de las crisis de epilepsia que lograron con su primer desarrollo.

"Este nuevo método de procesamiento de la señal del cerebro está basado en un nuevo tipo de filtros de la señal, que denominan supervisados, frente al filtrado tradicional"
Según destaca el profesor Pardo Albiach, "el algoritmo permite ‘aprender' mejor de las señales captadas del cerebro, tanto en el estado preictal (el previo a las crisis epilépticas), como entre episodios de crisis, para poder predecirlas con aún mayor fiabilidad". Este nuevo método de procesamiento de la señal del cerebro está basado en un nuevo tipo de filtros de la señal, que denominan supervisados, frente al filtrado tradicional. También los investigadores del CEU-UCH han incorporado, además de redes neuronales profundas (Deep Learning), otros algoritmos en combinación, como el K-Nearest Neighbor (KNN), para mejorar los patrones de predicción de las crisis epilépticas que ya obtuvieron en su primer diseño.

Según destaca el profesor Juan Pardo sobre los avances del Grupo ESAI, "los resultados obtenidos para este nuevo artículo son mejores en su fiabilidad de predicción cuanto más ampliamos el número de datos a procesar. Es decir, a mayor volumen y complejidad de datos obtenidos del cerebro, mejor se comporta el método que hemos diseñado para detectar el estado preictal. Esto es muy positivo, ya que los datos procedentes del iEEG del cerebro son constantes y deben ser procesados en tiempo real para ser realmente eficaces en la predicción".

"A mayor volumen y complejidad de datos obtenidos del cerebro, mejor se comporta el método que hemos diseñado para detectar el estado preictal "
Para el profesor Pardo, la monitorización en tiempo real de los indicadores de salud del cuerpo humano (real-time monitoring of body health indicators) es uno de los grandes retos del ámbito del big data, por lo que "nuestras aportaciones en este campo del análisis de la señal eléctrica cerebral podrían extenderse al procesamiento de otros bioindicadores o constantes vitales relacionados con problemas de salud muy diversos".

COLABORACIÓN CON LA CLÍNICA MAYO

Los datos manejados para este nuevo artículo científico publicado en Plos One se han obtenido gracias a la colaboración que el Grupo ESAI del CEU-UCH mantiene con Benjamin Henry Brinkmann, profesor de Neurología e Ingeniería Biomédica en el Mayo Systems Electrophysiology Laboratory, en Rochester (Estados Unidos).

Este nuevo artículo amplía el trabajo con el que el Grupo de Investigación ESAI del CEU-UCH ganó el tercer premio entre más de 502 equipos de todo el mundo, en el Data Science Challenge titulado "American Epilepsy Society Seizure Prediction Challenge", promovido por la plataforma Kaggle, la American Epilepsy Society, The Epilepsy Foundation, el National Institutes of Health (NIH) de Estados Unidos y la Clínica Mayo. Esta primera fase del proyecto del Grupo ESAI del CEU-UCH fue publicada en la prestigios revista médica Brain, con factor de impacto 9.196.

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