DISEÑADO POR INVESTIGADORES DEL CEU-UCH

DISEÑADO POR INVESTIGADORES DEL CEU-UCH

Diseñan un algoritmo que predice crisis epilépticas con 20 minutos de antelación

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.

Los profesores del CEU, Javier Muñoz, Francisco Zamora, Juan Pardo y Paloma Botella
Los profesores del CEU, Javier Muñoz, Francisco Zamora, Juan Pardo y Paloma Botella | CEU-UCH

Los profesores e investigadores en Ingeniería Informática de Sistemas de Información de la CEU-UCH Juan Pardo Albiach, Javier Muñoz, Francisco Zamora y Paloma Botella, han publicado su diseño de algoritmo matemático para la predicción de crisis epilépticas con 20 minutos de antelación en la prestigiosa revista científica 'Brain', según ha informado este jueves la institución académica.

El algoritmo diseñado por los investigadores de la CEU-UCH permite reunir los datos necesarios para predecir las crisis epilépticas con suficiente antelación y alertar al paciente para que tome en ese momento lamedicación que los evita.

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 obtuvieron el tercer puesto en el reto para data scientist '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. Así, los equipos de esta competición internacional, entre ellos el de la CEU-UCH, han podido publicar sus diseños de algoritmo para la predicción de crisis epilépticas en el artículo 'Crowdsourcing reproducible seizure forecasting in human and canine epilepsy', de la revista Brain. También el blog de 'Oxford University Press' ha publicado una reseña de este paper, según las mismas fuentes.

Este reto informático aplicado al ámbito de la salud fue organizado por el National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS), perteneciente al National Institutes of Health (NIH) de los Estados Unidos, The Epilepsy Foundation of America y la American Epilepsy Society (AES), en colaboración con la Universidad de Pensilvania (UPenn) y la Clínica Mayo, una de las más prestigiosas de los Estados Unidos.

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