Diseñan un algoritmo que predice las crisis epilépticas

De izq. a dcha. los profesores de Ingeniería Informática de la CEU-UCH Francisco Zamora, Paloma Botella, Juan Pardo y Javier Muñoz, autores del diseño de algoritmo de predicción de crisis de epilepsia publicado en Brain.Los profesores e investigadores en Ingeniería Informática de Sistemas de Información de la Universidad Cardenal Herrera CEU (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. 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.

Solo los mejores 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. 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.

El algoritmo diseñado por los investigadores de la CEU-UCH 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. 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.

Invitados por FVEA

La Fundación Valenciana de Estudios Avanzados (FVEA), que entrega anualmente los Premios Rey Jaime I de investigación, ha invitado recientemente al profesor de la CEU-UCH Juan Pardo a presentar este algoritmo de predicción de crisis epilépticas. La Jornada sobre Epilepsia de FVEA fue inaugurada por Santiago Grisolía, secretario de la Fundación; Mercedes Hernández, presidenta de la Asociación de Enfermos de Epilepsia; y el subsecretario de la Consellería de Sanidad Universal y Salud Pública, Ricardo Campos, quien destacó que la epilepsia es uno de los trastornos neurológicos crónicos severos más frecuentes, con un total de 48.946 pacientes registrados solo en la Comunidad Valenciana. También intervino en la Jornada de FVEA el doctor Juan Carlos Sánchez-Álvarez, del Complejo Hospitalario de Granada, que abordó la resistencia ante los fármacos antiepilépticos.

Reseña del artículo en Brain

Benjamin H. Brinkmann, Joost Wagenaar, Drew Abbot, Phillip Adkins, Simone C. Bosshard, Min Chen, Quang M. Tieng, Jialune He, F. J. Muñoz-Almaraz, Paloma Botella-Rocamora, Juan Pardo, Francisco Zamora-Martínez, Michael Hills, Wei Wu, Iryna Korshunova, Will Cukierski, Charles Vite, Edward E. Patterson, Brian Litt, Gregory A. Worrell. Crowdsourcing reproducible seizure forecasting in human and canine epilepsy. Brain Mar 2016, DOI: 10.1093/brain/aww045 First published online: 31 March 2016.

Fuente: CEU-UCH







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