Ingenieros informáticos de la Universidad CEU-UCH de Valencia han diseñado un algoritmo matemático capaz de predecir las crisis epilépticas con veinte minutos de antelación. La alerta, que se podrá recibir a través de un smartphone o un reloj inteligente, permitirá al paciente evitar actividades de riesgo en los momentos previos al ataque y medicarse solo cuando sea necesario.
Un equipo de profesores e investigadores de ingeniería informática y de sistemas de la Universidad CEU-UCH de Valencia han desarrollado un algoritmo matemático para la predicción de crisis epilépticas. Los resultados de su trabajo han sido publicados en la revista Brain.
El nuevo algoritmo permite reunir los datos necesarios para predecir las crisis epilépticas con veinte minutos de antelación y alertar al paciente para que tome en ese momento la medicación que los evita.
Medicarse solo cuando sea necesario
Esta alerta, a través de la monitorización mediante un dispositivo como un móvil o un reloj, permitiría al paciente evitar actividades de riesgo en esos momentos previos a una crisis, como conducir o nadar, y medicarse solo ante la posibilidad de sufrir una crisis de epilepsia y no de forma constante, evitando los efectos secundarios de la medicación preventiva continuada.
Con este algoritmo, los investigadores de CEU-UCH obtuvieron el tercer puesto en la competición American Epilepsy Society Seizure Prediction Challenge, en el que participaron 502 equipos de universidades de todo el mundo, como Stanford o el MIT, a través de la plataforma Kaggle. Además de en la revista Brain, una reseña del estudio ha sido publicada también en el blog Oxford University Press.
Esta actuación, que proporciona un innovador visualizador de imágenes, forma parte de las labores de asesoramiento experto científico-técnico en la gestión de la emergencia y la recuperación de las zonas afectadas por la DANA que presta el CSIC.
Las herramientas de código abierto están transformando el manejo de la esta enfermedad metabólica, a través de páncreas artificiales que permiten un control automatizado y personalizado de la glucosa. Este avance no solo mejora la calidad de vida de las personas con diabetes, sino que también abre el camino hacia tecnologías de salud accesibles y colaborativas.
