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Inteligencia artificial para detectar y localizar ataques epilépticos en tiempo real

Bomela W, Wang S, Chou CA, Li JS

Sci Rep 2020; 10: 8653

Fecha de publicación de la noticia 14/08/2020 | Fuente Redacción / NCYT | Nº de lecturas de la noticia 3.470

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Un grupo de expertos en computación ha combinado inteligencia artificial con teoría de sistemas para desarrollar una forma más eficiente de detectar e identificar con precisión un ataque epiléptico en tiempo real.
La técnica permite obtener los datos en bruto, procesarlos y extraer una característica que es más útil para que la utilice el modelo de aprendizaje automático. La mayor ventaja de este enfoque es que fusiona las señales de 23 electrodos en un parámetro, que así puede ser procesado eficientemente y con mucho menos recursos de computación.
En lugar de mirar únicamente los datos del electroencefalograma (los picos y las fuerzas de las señales individuales), la técnica de red considera las relaciones, es decir, cómo una región del cerebro está interactuando con otras. Es la suma de estas relaciones lo que forma la red. Una vez que se tiene una red, se pueden medir sus parámetros de forma holística.
Actualmente, esta técnica funciona para un paciente individual. El siguiente paso es integrar el aprendizaje automático para generalizar la técnica a la hora de identificar diferentes tipos de ataques en los pacientes.
El objetivo es que, un día, una persona con un trastorno convulsivo pueda usar un dispositivo análogo a una bomba de insulina. A medida que las neuronas empiecen a sincronizarse, el dispositivo administrará medicamentos o interferencias eléctricas para detener la convulsión en marcha.
Palabras claveConvulsiones Crisis epilépticas Inteligencia artificial CategoriasEpilepsias y síndromes epilépticos