Pese a la existencia de medicamentos, cirug\u00edas y dispositivos para neuroestimulaci\u00f3n, muchas personas con epilepsia contin\u00faan presentando convulsiones. La naturaleza impredecible de las convulsiones resulta muy problem\u00e1tica para la persona. Si se pudiese predecir un ataque epil\u00e9ptico, la persona podr\u00eda cambiar sus actividades, tomar un medicamento de acci\u00f3n r\u00e1pida o encender el neuroestimulador para evitar las convulsiones o minimizar sus efectos.<\/p>\n
Un nuevo estudio, llevado a cabo por investigadores de la Cl\u00ednica Mayo en Estados Unidos, y colaboradores de fuera del pa\u00eds, indica que en los pacientes que durante un per\u00edodo de entre 6 y 12 meses llevaron puestos unos dispositivos especiales para control, parecidos a relojes de pulsera, fue posible identificar ciertos patrones y aquello permiti\u00f3 hacer advertencias unos 30 minutos antes del inicio potencial de las convulsiones. Esto funcion\u00f3 bien la mayor\u00eda del tiempo en cinco de los seis pacientes estudiados.<\/p>\n
\u00abAl igual que un pron\u00f3stico confiable del tiempo meteorol\u00f3gico permite a la gente planificar sus actividades, la predicci\u00f3n de las convulsiones tambi\u00e9n ayuda a los pacientes con epilepsia a ajustar sus planes al saber que un ataque epil\u00e9ptico es inminente. El estudio muestra que un dispositivo de pulsera es capaz de predecir fiablemente un ataque epil\u00e9ptico en personas con epilepsia, sin ninguna medici\u00f3n directa de la actividad cerebral\u00bb, comenta el Dr. Benjamin Brinkmann, cient\u00edfico especializado en epilepsia de la Cl\u00ednica Mayo y coautor del nuevo estudio.<\/p>\n
Los pacientes con epilepsia refractaria a los medicamentos y que ten\u00edan implantado un dispositivo para neuroestimulaci\u00f3n recibieron en el estudio dos dispositivos de registro para uso en la mu\u00f1eca y un ordenador tableta para subir diariamente los datos a la nube. Los pacientes tambi\u00e9n recibieron instrucciones para usar una pulsera mientras la otra se recargaba y, a diario, deb\u00edan cambiar de dispositivo en un momento fijo del d\u00eda. Como usaron los dispositivos de manera constante, se logr\u00f3 recolectar datos durante un tiempo muy prolongado, lo que ayud\u00f3 a registrar informaci\u00f3n relevante y otra de contexto, que de otro modo no se habr\u00eda podido obtener.<\/p>\n
La informaci\u00f3n obtenida del dispositivo ponible incluy\u00f3 caracter\u00edsticas el\u00e9ctricas de la piel, temperatura corporal, circulaci\u00f3n sangu\u00ednea, frecuencia card\u00edaca y datos de acelerometr\u00eda para rastrear el movimiento. Luego, con un m\u00e9todo de inteligencia artificial que consiste en aprendizaje profundo con redes neuronales se analizaron los datos mediante un algoritmo para series temporales y an\u00e1lisis de frecuencia. Debido a que los participantes en el estudio ya ten\u00edan colocados dispositivos de estimulaci\u00f3n cerebral profunda para tratar la epilepsia, estos sirvieron para confirmar las convulsiones y permitieron al equipo medir la exactitud de la predicci\u00f3n hecha por el dispositivo de pulsera.<\/p>\n
Si bien anteriormente ya se demostr\u00f3 que es posible predecir las convulsiones con dispositivos implantados en el cerebro, muchos pacientes no desean que se les coloque un implante invasivo, tal como comenta el Dr. Brinkmann.<\/p>\n
\u00abEsperamos que esta investigaci\u00f3n con dispositivos ponibles abra el camino para que en el futuro se integre la predicci\u00f3n de las convulsiones epil\u00e9pticas en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica\u00bb, confiesa el Dr. Brinkmann, quien tambi\u00e9n hace constar que este fue un estudio preliminar y que ahora tambi\u00e9n hay otros pacientes que est\u00e1n registrando sus datos para ampliar la cantidad de casos en los que el sistema se pone a prueba.<\/p>\n
Otros autores del trabajo son Mona Nasseri de la Cl\u00ednica Mayo y de la Universidad del Norte de Florida; Tal Pal Attia, Boney Joseph, Nicholas Gregg y Gregory Worrell, todos estos de la Cl\u00ednica Mayo; Ewan Nurse y Dean Freestone, ambos de Seer Medical en Australia; Pedro Viana y Mark Richardson, ambos del King\u2019s College de Londres en el Reino Unido; y Matthias Dumpelmann, de la Universidad de Friburgo en Alemania.<\/p>\n
El estudio se titula \u201cAmbulatory seizure forecasting with a wrist-worn device using long-short term memory deep learning\u201d. Y se ha publicado en la revista acad\u00e9mica Scientific Reports.<\/p>\n
Fuente: noticiasdelaciencia.com<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Pese a la existencia de medicamentos, cirug\u00edas y dispositivos para neuroestimulaci\u00f3n, muchas personas con epilepsia contin\u00faan presentando convulsiones. La naturaleza impredecible de las convulsiones resulta muy problem\u00e1tica para la persona. Si se pudiese predecir un ataque epil\u00e9ptico, la persona podr\u00eda cambiar sus actividades, tomar un medicamento de acci\u00f3n r\u00e1pida o encender el neuroestimulador para evitar […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":25834,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-25833","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tech"],"yoast_head":"\n