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 / CEU-UCH

Un algoritmo predice crisis epilépticas con veinte minutos de antelación

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Ingenieros informáticos de la Universidad CEU-UCH de Valencia han diseñado un algoritmo matemático capaz de predecir las crisis epilépticas con veinte minutos de antelación. 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.

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Permite alertar al paciente para que tome en ese momento la medicación que evite las crisis

CEU-UCH/ El algoritmo diseñado por los investigadores del Grupo ESAI 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 quelos 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 crónica.

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Publicado en Brain

Los profesores e investigadores en Ingeniería Informática de la CEU-UCH Juan PardoJavier 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 factor de impacto 9.196. 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 sobre este paper. El reto 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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Referencia:

Benjamin H. Brinkmann, Joost Wagenaar, Drew Abbot, Phillip Adkins, Simone C.Bosshard, Min Chen, Quang M. Tieng, Jialune He, F. J. Muñoz-Almaraz, PalomaBotella-Rocamora, Juan Pardo, Francisco Zamora-Martinez, Michael Hills, Wei Wu, Iryna Korshunova, Will Cukierski, Charles Vite, Edward E. Patterson, Brian Litt, Gregory A. Worrell

Brain Mar 2016, DOI: 10.1093/brain/aww045 First published online: 31 March 2016.

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