Nuevo método diagnóstico basado en un algoritmo desarrollado en Matlab que analiza registros de EEG. El sistema detecta estatus epiléptico y anomalías epileptiformes mediante la extracción y clasificación de características de la señal cerebral. Este enfoque es útil para apoyar el diagnóstico precoz y la monitorización clínica de la epilepsia.

La epilepsia es una patología neurológica crónica que afecta a millones de personas en el mundo y cuyo diagnóstico temprano sigue siendo un reto clínico. El electroencefalograma (EEG) desempeña un papel central en la identificación de la actividad cerebral anómala asociada a crisis y estatus epiléptico. La desregulación de los patrones eléctricos cerebrales conlleva la aparición de descargas generalizadas o focales, que si no se detectan a tiempo pueden derivar en complicaciones graves. Aunque existen opciones terapéuticas farmacológicas, su eficacia depende de un diagnóstico preciso y rápido, lo que hoy en día presenta limitaciones. Por ello, existe una necesidad clara de métodos diagnósticos avanzados que permitan la detección temprana y fiable de la epilepsia.

La tecnología se centra en la detección automática de patrones eléctricos cerebrales anómalos a partir de registros de EEG, mediante un algoritmo desarrollado en Matlab que extrae y clasifica características de la señal. Las pruebas in silico realizadas con datos de EEG en formato EDF han mostrado la capacidad del sistema para identificar descargas epileptiformes y estatus epiléptico con alta precisión. Si bien la validación se ha realizado en registros computacionales, la metodología es extrapolable a pruebas in vivo en entornos clínicos para apoyar el diagnóstico y seguimiento de pacientes con epilepsia.

TRL-4 Validación en Laboratorio

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