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Un algoritmo para 'smartphones' avisa de las crisis epilépticas

Desarrollado por investigadores del CEU de Valencia

Benjamin Henry Brinkmann, de la Clínica Mayo, y Juan Pardo Albiach, de la CEU-UCH.
Un algoritmo para 'smartphones' avisa de las crisis epilépticas
Redacción
Lunes, 28 de noviembre de 2016, a las 17:00
Un algoritmo aplicable en programas para móviles (o relojes) inteligentes se revela capaz de predecir la aparición de crisis epilépticas con extraordinaria precisión, lo que reporta grandes beneficios a los enfermos, entre otros conocer el momento idóneo para medicarse.

Desarrollado por investigadores de la Universidad CEU Cardenal Herrera de Valencia en colaboración con la Clínica Mayo de Estados Unidos, se ha probado antes en perros para validar su eficacia.

Éste y otros avances se han dado a conocer por el profesor Benjamin Henry Brinkmann, de la Clínica Mayo, con el que colabora el equipo de investigación en Inteligencia Artificial de la CEU-UCH, que dirige el profesor Juan Pardo Albiach.

Brinkmann, profesor de Neurología e Ingeniería Biomédica en el Mayo Systems Electrophysiology Laboratory de la prestigiosa Clínica Mayo en Estados Unidos, ha destacado en la CEU-UCH la importancia de la similitud clínica y electrofisiológica entre la epilepsia focal humana y la epilepsia canina de origen natural para avanzar en este ámbito: “Los perros son un excelente modelo para la predicción de las convulsiones, ya que son lo suficientemente grandes como para llevar dispositivos diseñados para humanos, y sus cerebros son también lo suficientemente grandes para implantar electrodos en múltiples estructuras”.

Por ello, estudiantes de Medicina y Veterinaria de la CEU-UCH han asistido a esta sesión de presentación, dentro del ciclo de divulgación científica CEU Descubre.

Algoritmo de predicción

En esta línea de investigación, el algoritmo diseñado por los investigadores del Grupo Embedded Systems and Artifical Intelligence (ESAI) de la CEU-UCH, publicado en la revista científica Brain, reúne los datos necesarios para hacer un cálculo de predicción de las crisis epilépticas.

Según ha destacado el profesor de la CEU-UCH, Juan Pardo, investigador principal del Grupo ESAI, “esta alerta, a través de la monitorización mediante la implantación, por ejemplo, de dispositivos como un móvil o un reloj inteligente, permitiría al paciente evitar actividades de riesgo en los momentos previos a una crisis, como conducir o nadar, y medicarse solo en ese caso y no de forma constante, evitando los efectos secundarios de la medicación preventiva crónica”.

“La capacidad de predecir las crisis epilépticas puede mejorar sustancialmente la calidad de vida de las personas que sufren esta enfermedad”, ha remachado.