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El novedoso sistema de inteligencia artificial puede predecir las convulsiones con una precisión del 99,6% hasta una hora antes de que ocurran

El novedoso sistema de inteligencia artificial puede predecir las convulsiones con una precisión del 99,6% hasta una hora antes de que ocurran

La epilepsia es un trastorno debilitante que causa estragos en quienes la padecen. Afortunadamente, la tecnología ha recorrido un largo camino para ayudar con la afección creando una vigilancia nocturna para ayudar con los ataques.

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99,6% de precisión

Ahora, hay una nueva innovación que ofrece aún más precisión cuando se busca predecir convulsiones en cualquier momento del día, como informa IEEE Spectrum. Se ha encontrado un nuevo sistema de inteligencia artificial para detectar ataques epilépticos con 99.6% precisión hasta una hora antes de que ocurran.

El nuevo sistema, desarrollado por Hisham Daoud y Magdy Bayoumi de la Universidad de Louisiana en Lafayette, combina la tecnología EEG (electroencefalograma) y el modelado predictivo. Las versiones anteriores utilizaban ambas técnicas, pero en un proceso de dos pasos.

Al reunir los procesos de extracción y clasificación en un solo sistema automatizado, Daoud y Bayoumi pudieron obtener predicciones de convulsiones más tempranas y precisas. Esto es de gran ayuda para los pacientes epilépticos que, en muchos casos, pueden controlar las convulsiones mediante medicamentos.

Los investigadores probaron su sistema en 22 pacientes en el Boston Children's Hospital. Encontraron un 99.6% tasa de precisión con 0.004 falsas alarmas por hora.

Capacitado en pacientes individuales

Sin embargo, el sistema debe entrenarse en cada paciente individual.

"Para lograr esta alta precisión con un tiempo de predicción temprano, necesitamos entrenar el modelo en cada paciente", dijo Daoud aEspectro IEEE."Esta grabación se podría [hacer] fuera de la clínica, a través de electrodos portátiles EEG disponibles comercialmente".

Ahora, Daoud dijo que su equipo está trabajando en un chip de computadora personalizado para procesar los algoritmos.

“Actualmente estamos trabajando en el diseño de un [dispositivo] de hardware eficiente que implemente este algoritmo, considerando muchos aspectos como el tamaño del sistema, el consumo de energía y la latencia para que sea adecuado para la aplicación práctica de una manera cómoda para el paciente”, agregó.

El sistema se describe en un estudio publicado enTransacciones IEEE sobre circuitos y sistemas biomédicos.


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