Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Please note that the HospiMedica website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
RANDOX LABORATORIES

Deascargar La Aplicación Móvil




Un nuevo método combina EEG, RM y aprendizaje automático para identificar regiones cerebrales propensas a convulsiones

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 09 Sep 2024
Print article
Imagen: El método más rápido y no invasivo detecta los puntos críticos de la epilepsia antes de la cirugía (foto cortesía de 123RF)
Imagen: El método más rápido y no invasivo detecta los puntos críticos de la epilepsia antes de la cirugía (foto cortesía de 123RF)

La neurocirugía para pacientes con epilepsia resistente a los medicamentos implica localizar las regiones cerebrales responsables de las convulsiones. Por lo general, esto requiere que los pacientes se sometan a 7 a 10 días de monitorización intracraneal invasiva mediante EEG, en la que se implantan electrodos dentro del cerebro a través de aberturas en el cráneo para registrar la actividad convulsiva. Los investigadores han introducido ahora una técnica más corta y no invasiva para mapear las zonas de convulsión, que ofrece información más allá de lo que los EEG tradicionales pueden proporcionar. Detallado en la revista Epilepsia, este novedoso método integra lecturas estándar de EEG del cuero cabelludo con datos de resonancia magnética para mapear las estructuras cerebrales y emplea el aprendizaje automático para identificar las áreas cerebrales con mayor probabilidad de generar convulsiones.

El equipo del Hospital Infantil de Boston (Boston, MA, EUA) realizó un análisis retrospectivo utilizando aproximadamente cinco minutos de datos de EEG del cuero cabelludo de 50 pacientes con epilepsia resistente a fármacos que se habían sometido a neurocirugía. Al incorporar datos de resonancia magnética (RM) y aplicar algoritmos de aprendizaje automático, definieron redes corticales funcionales capaces de detectar actividad epileptiforme no visible a simple vista e incluso en ausencia de anomalías cerebrales discernibles en las imágenes de RM. El algoritmo mostró una tasa de precisión del 75 % (sensibilidad del 91 %, especificidad del 74 %) en la localización de zonas de convulsiones durante episodios de actividad epileptiforme y una precisión del 62 % durante períodos no epileptiformes. El algoritmo tuvo menos probabilidades de coincidir con las zonas objetivo en pacientes que continuaron experimentando convulsiones después de la cirugía, lo que implica que la intervención quirúrgica inicial no apuntó con precisión al foco epiléptico.

En los casos en los que la cirugía no detuvo las convulsiones, el modelo sugirió que no se habían eliminado todas las regiones epileptogénicas. También señaló escenarios donde el área epiléptica podría ser demasiado extensa para la resección, lo que sugiere que estos pacientes podrían beneficiarse más de tratamientos paliativos como la neuromodulación. Los investigadores pretenden validar aún más su enfoque en un estudio prospectivo más amplio y determinar qué pacientes con epilepsia resistente a los medicamentos podrían beneficiarse más de las intervenciones quirúrgicas. Dada su naturaleza breve y no invasiva, esta nueva técnica podría aplicarse en etapas más tempranas del proceso de la enfermedad, lo que potencialmente permitiría intervenciones quirúrgicas más tempranas y ayudaría a mitigar los impactos neurodesarrollativos de la epilepsia.

“Utilizando herramientas computacionales, podemos reconstruir la actividad cortical que el ojo no puede captar y entender cómo las diferentes regiones están conectadas funcionalmente”, dijo Eleonora Tamilia, PhD, quien dirige el Programa de Ciencia de Datos de la Unidad de Monitoreo de Epilepsia dentro del Centro de Epilepsia en el Hospital Infantil de Boston. “Si una convulsión comienza en una región de la corteza, es probable que se propague a otra red con la que está conectada. Incluso regiones que están muy alejadas pueden disparar juntas”.

Enlaces relacionados:
Boston Children’s Hospital

New
Miembro Oro
X-Ray QA Meter
T3 AD Pro
Flocked Fiber Swabs
Puritan® patented HydraFlock®
New
Portable Color Doppler Ultrasound Scanner
DCU10
New
Blood Sampling System
SafeSet

Print article
Radcal

Canales

Cuidados Criticos

ver canal
Imagen: El algoritmo informático de dos etapas detecta la epilepsia con alta precisión a partir de registros de EEG (foto cortesía de 123RF)

Algoritmo de IA automatiza el análisis de EEG para detectar epilepsia con alta precisión

La epilepsia es uno de los trastornos neurológicos más comunes, afectando a 50 millones de personas en todo el mundo. Las convulsiones epilépticas son consecuencia de una actividad... Más

Cuidados de Pacientes

ver canal
Imagen: La tecnología portátil de BeamClean inactiva los patógenos en superficies comúnmente tocadas en segundos (foto cortesía de Freestyle Partners))

Tecnología portátil de luz germicida, única en su tipo, desinfecta superficies clínicas de alto contacto en segundos

La reducción de las infecciones adquiridas en la atención sanitaria (IAAS) sigue siendo una cuestión apremiante dentro de los sistemas sanitarios mundiales. Sólo en Estados Unidos, 1,7 millones de pacientes... Más

TI

ver canal
Imagen: El primer modelo específico de la institución proporciona una ventaja de desempeñoa significativa sobre los modelos actuales basados en la población (Fotografía cortesía de Mount Sinai)

Modelo de aprendizaje automático mejora predicción del riesgo de mortalidad para pacientes de cirugía cardíaca

Se han implementado algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos predictivos en varios campos médicos, y algunos han demostrado mejores resultados en comparación con sus... Más

Pruebas POC

ver canal
Imagen: El lector de inmunoensayo cuantitativo RPD-3500 (Fotografía cortesía de BK Electronics)

Lector de inmunoensayo de pruebas POC proporciona análisis cuantitativo de kits de prueba para diagnóstico más preciso

Un lector de inmunoensayos cuantitativos pequeño y liviano que proporciona un análisis cuantitativo de cualquier tipo de kits o tiras de prueba rápida, y se puede conectar a una PC... Más
Copyright © 2000-2024 Globetech Media. All rights reserved.