Algoritmos al servicio de personas con epilepsia

Algoritmos al servicio de personas con epilepsia

La epilepsia es uno de los tres desórdenes neurológicos más comunes. Se calcula que alrededor del mundo 70 millones de personas la padecen. Esta enfermedad se puede presentar a cualquier edad y sus causas pueden ser muy variadas.

Las dos opciones principales de tratamiento para la epilepsia son los fármacos antiepilépticos y la cirugía; lamentablemente, los primeros sólo son efectivos entre el 60% y 70% de los casos, mientras que menos del 10% de los pacientes son candidatos al tratamiento quirúrgico. El resto de las personas con epilepsia no tiene otra opción más que tratamientos alternativos, terapias que en el mejor de los casos sólo disminuyen la presencia de ataques epilépticos.

Los ataques epilépticos son la característica y problema principal de la epilepsia, estos consisten en breves y fortuitos episodios de alteraciones perceptivas o de comportamiento, generalmente convulsiones. El principal problema de las crisis epilépticas es su naturaleza aleatoria, lo que en muchos casos impide que los pacientes lleven una vida normal, ya que el miedo al estigma o a los prejuicios los hace limitar sus actividades sociales. Así, estas personas son más propensas a desarrollar ansiedad, depresión, a sufrir traumatismos, muerte repentina e incluso a cometer suicidio.

Las crisis epilépticas son el resultado de anomalías en la actividad eléctrica del cerebro. Dichas anomalías pueden ser apreciadas en un electroencefalograma (EEG), un examen que mide la actividad eléctrica del cerebro. Al principio, los EEGs sólo podían ser analizados por especialistas, pero actualmente, se están desarrollando algoritmos que no sólo sean capaces de analizar estas grabaciones de manera automática, sino que, a partir del monitoreo continuo del paciente, detecten ataques epilépticos antes de que sucedan. El propósito, a corto plazo, de este tipo de trabajos es el de desarrollar alarmas que puedan alertar, ya sea al paciente o al personal a su cuidado, cuando esté a punto de ocurrir un ataque epiléptico para poder así tomar las precauciones pertinentes. A largo plazo, con el avance de esta y otras áreas del conocimiento, se planea desarrollar dispositivos que no sólo detecten, sino que prevengan los ataques epilépticos.

Pese a los avances realizados, la detección temprana de crisis epilépticas sigue siendo un problema abierto, un problema en cuya solución pretendemos colaborar. El enfoque de nuestro aporte se basa en estudios que sugieren que la actividad hemodinámica del cerebro está directamente relacionada con su actividad eléctrica. Así, combinando señales EEG con otro tipo de señales denominadas fNIRS se pretende diseñar un detector eficiente de crisis epilépticas. Las señales fNIRS (siglas en inglés de espectroscopia funcional en el infrarrojo cercana) permiten medir la actividad hemodinámica del cerebro.

Por: Mtro. Jorge Arturo Flores Castro

Programa de Doctorado en Sistemas Inteligentes, UDLAP

 

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