Investigadora de FUNIBER mejora la precisión del diagnóstico de la epilepsia 

La Dra. Carmen Lilí Rodríguez, coordinadora académica internacional de la Fundación Universitaria Iberoamericana (FUNIBER), participa en un estudio que desarrolla un sistema inteligente para el diagnóstico temprano de los ataques epilépticos, con el fin de brindar tratamientos oportunos y mejores resultados a los pacientes.

La epilepsia, una condición neurológica caracterizada por descargas eléctricas anormales en el cerebro, afecta a millones de personas en todo el mundo, exponiéndolas a riesgos significativos como lesiones físicas, pérdida de conciencia y convulsiones. Entre sus causas se incluyen factores genéticos, lesiones cerebrales, infecciones o tumores. La epilepsia puede reducir la calidad de vida y aumentar el riesgo de muerte prematura debido a accidentes durante las convulsiones (como caídas o ahogamientos) y problemas asociados como depresión, ansiedad y deterioro cognitivo. Por ello, la detección temprana de esta condición es fundamental para mejorar la calidad de vida de los pacientes y reducir complicaciones.

Para mejorar el diagnóstico y tratamiento de la epilepsia, se están utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial (IA). Estas herramientas, como el aprendizaje profundo y los modelos híbridos, han mostrado buenos resultados en la detección de enfermedades neurológicas, incluyendo la epilepsia. Un ejemplo de la aplicación de la IA en la atención médica es la detección de ataques epilépticos mediante señales de electroencefalografía (EEG), registros de la actividad eléctrica del cerebro, mostrando resultados positivos en la identificación del inicio de las convulsiones y en la clasificación de los mismos. 

Varios estudios han desarrollado modelos basados en aprendizaje automático y profundo para clasificar las actividades del cerebro, alcanzando niveles de precisión superiores al 90%. Así mismo, se han desarrollado otros enfoques basados en sensores portátiles y datos de salud para predecir ataques epilépticos, logrando también altos niveles de precisión. Sin embargo, la mayoría de estos modelos presentan limitaciones que disminuyen la garantía de obtener diagnósticos más confiables. 

En este contexto, el estudio desarrolló un enfoque innovador utilizando inteligencia artificial para abordar este desafío. La metodología, denominada FIR (Fast Independent Component Analysis Random Forest), combina el análisis de componentes independientes con la probabilidad de predicción para crear un conjunto de características más robusto y preciso. Este modelo analiza datos de EEG y optimiza la detección de convulsiones epilépticas mediante el uso de algoritmos avanzados como el soporte vectorial (SVM).

Los resultados arrojados son prometedores. El modelo FIR+SVM logró una precisión del 98.4% en la detección de crisis epilépticas, superando significativamente a los métodos tradicionales. Este avance no solo representa un hito en el uso de la inteligencia artificial en la medicina, sino que también tiene el potencial de transformar la manera en que se diagnostica y trata la epilepsia. Al permitir una detección más temprana y precisa, este sistema podría reducir los riesgos asociados a las crisis, como accidentes fatales, y mejorar la planificación de los tratamientos personalizados.

Además, este enfoque tiene implicaciones más amplias para la industria médica. La integración de modelos de aprendizaje automático como FIR en dispositivos médicos podría facilitar el monitoreo continuo de los pacientes, brindando alertas en tiempo real y mejorando la respuesta ante las emergencias. En conclusión, el desarrollo del modelo FIR representa un avance significativo en la lucha contra la epilepsia, ya que tiene el potencial para salvar vidas y mejorar la calidad de vida de millones de personas. 

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