Uso de gemelos digitales en el manejo y la predicción de la epilepsia.

[Celia-8266-ne6D6N]

Buenas tardes a todos,

Mi proyecto de investigación se centra en la conexión entre el machine learning, los datos sintéticos clínicos y los gemelos digitales aplicados a la predicción y manejo de la epilepsia. He encontrado un artículo muy interesante que trata sobre la creación de un algoritmo que mejora la predicción de crisis epilépticas mediante el análisis de señales de electroencefalogramas intracraneales. Este avance podría permitir anticipar las crisis con mayor precisión, ofreciendo nuevas oportunidades para intervenciones preventivas.

Paredes-Aragón, E., & Burneo, J. G. (2022). Inteligencia artificial en la evaluación y manejo de pacientes con epilepsia. Revista De Neuro-Psiquiatría, 85(2), 139–152. https://doi.org/10.20453/rnp.v85i2.4231


¿Qué impactos creéis que tendrán estos algoritmos en el tratamiento de la epilepsia? ¿Podrían integrarse eficazmente en dispositivos de monitoreo para pacientes?



Un saludo, Celia.

[Carlota-4912-8VPf1D]

Hola Celia! Tu proyecto suena increíble y muy necesario. La posibilidad de predecir crisis epilépticas con mayor precisión podría cambiar por completo la forma en que se investiga la epilepsia.
Justo leí hace poco sobre un estudio donde usaron machine learning para analizar señales EEG y lograron predecir crisis con hasta un 99% de precisión en algunos casos (Ahmedt-Aristizabal et al., 2022). También vi que se están desarrollando dispositivos tipo auriculares que pueden monitorear EEG en tiempo real, lo que podría hacer que estos algoritmos se integren de manera más práctica en el día a día (Kuhlmann et al., 2021).

¿Tú crees que estos sistemas podrían reemplazar a los métodos tradicionales de monitoreo en hospitales? ¿O serían más bien un complemento para el diagnóstico y tratamiento?
Carlota

[Hilaneh-4912-095L5K]

Hola Celia, 

Tu proyecto tiene un gran potencial para mejorar el manejo de la epilepsia. La predicción de crisis mediante machine learning y análisis de EEG intracraneales podría revolucionar el tratamiento y facilitar intervenciones más precisas. 

La integración de estos algoritmos en dispositivos de monitoreo sería muy útil, permitiendo alertas tempranas y tratamientos personalizados. Sin embargo, aún hay problemas como la validación clínica y la privacidad de datos. 

¿Qué aplicaciones prácticas crees que podrían implementarse a corto plazo? 

Hilaneh Saad.

[Celia-8266-ne6D6N]

Hola Celia! Tu proyecto suena increíble y muy necesario. La posibilidad de predecir crisis epilépticas con mayor precisión podría cambiar por completo la forma en que se investiga la epilepsia.
Justo leí hace poco sobre un estudio donde usaron machine learning para analizar señales EEG y lograron predecir crisis con hasta un 99% de precisión en algunos casos (Ahmedt-Aristizabal et al., 2022). También vi que se están desarrollando dispositivos tipo auriculares que pueden monitorear EEG en tiempo real, lo que podría hacer que estos algoritmos se integren de manera más práctica en el día a día (Kuhlmann et al., 2021).

¿Tú crees que estos sistemas podrían reemplazar a los métodos tradicionales de monitoreo en hospitales? ¿O serían más bien un complemento para el diagnóstico y tratamiento?
Carlota

Buenas tardes Carlota,

Me alegro de que hayas encontrado el tema interesante. Tienes toda la razón, ya se está utilizando machine learning para analizar señales de electoencefalogramas. Y efectivamente, como has nombrado, existen estudios como el de Ahmedt-Aristizabal et al. (2022) que logran predecir crisis epilépticas gracias a él.

Por lo general, los métodos tradicionales de predicción de crisis no suelen involucrar machine learning de manera tan extendida. Estos se basan en el monitoreo del EEG, que es analizado por neurólogos para identificar patrones de actividad cerebral que puedan desencadenar una crisis. Además, en algunos casos se utiliza el vídeo EEG, donde se registra la actividad cerebral junto con la observación del paciente. Esto sigue siendo mayormente manual, y aunque es eficaz, sigue teniendo limitaciones, como la dificultad de predecir crisis a tiempo real. El sistema de machine learning y los auriculares que pueden monitorear que mencionas, podrían reemplazar a los métodos tradicionales en un futuro, pero en la actualidad, complementan para obtener mejores resultados. Afortunadamente, ya existen investigaciones como NEUROTWIN (Barcelona) que desarrollan modelos con inteligencia artificial como los gemelos digitales para ofrecer soluciones disruptivas a través de terapias individualizadas.

Un saludo,

Celia Martínez.

[Celia-8266-ne6D6N]

Hola Celia, 

Tu proyecto tiene un gran potencial para mejorar el manejo de la epilepsia. La predicción de crisis mediante machine learning y análisis de EEG intracraneales podría revolucionar el tratamiento y facilitar intervenciones más precisas. 

La integración de estos algoritmos en dispositivos de monitoreo sería muy útil, permitiendo alertas tempranas y tratamientos personalizados. Sin embargo, aún hay problemas como la validación clínica y la privacidad de datos. 

¿Qué aplicaciones prácticas crees que podrían implementarse a corto plazo? 

Hilaneh Saad.

¡Buenas tardes Hilaneh!

Algunas aplicaciones prácticas que se podrían implementar a corto plazo son: Dispositivos de monitoreo EEG móviles, es decir, integrar algoritmos de machine learning en dispositivos como auriculares o relojes inteligentes, lo que 
 podría permitir el seguimiento continuo de la actividad cerebral. Estos dispositivos podrían alertar de manera temprana sobre un episodio inminente, lo que mejoraría la prevención y la seguridad de los pacientes. Otro aspecto interesante que se podría desarrollar es la optimización de tratamientos mediante inteligencia artificial, el uso de modelos predictivos que pudieran analizar la respuesta de cada paciente a diferentes tratamientos para encontrar las terapias más efectivas.

Estos dos factores pueden ser claves para mejorar la calidad de vida de los pacientes con epilepsia.

 ¡Un saludo!

Celia Martínez.

[Nadia-1866-799n0A]

¡Hola, Celia!

Tu investigación sobre el uso de machine learning y gemelos digitales para la predicción y manejo de la epilepsia es realmente fascinante. El uso de algoritmos para predecir crisis epilépticas a partir de electroencefalogramas intracraneales es un gran avance, ya que podría transformar la manera en que se trata la epilepsia. La capacidad de anticipar las crisis con mayor precisión significaría que los pacientes podrían recibir intervenciones preventivas mucho más efectivas, lo cual es crucial para mejorar su calidad de vida y reducir la frecuencia e intensidad de las crisis.

En cuanto a los impactos de estos algoritmos, creo que podrían tener un efecto profundo en el tratamiento de la epilepsia. No solo permitirían un monitoreo constante y en tiempo real, sino que también podrían reducir el tiempo de reacción a las crisis, mejorando la seguridad del paciente. Además, con la integración de estos algoritmos en dispositivos de monitoreo, los pacientes podrían tener un seguimiento más efectivo fuera del entorno clínico, lo que les daría un mayor control sobre su condición y posiblemente reduciría la necesidad de visitas frecuentes al hospital.

El desafío, como mencionas, podría ser la integración de estos sistemas en dispositivos de monitoreo para pacientes. La tecnología tendría que ser lo suficientemente accesible y confiable para usarse en la vida diaria del paciente. Además, la interfaz debe ser sencilla de manejar para los usuarios, y los datos deben ser gestionados de manera segura para proteger la privacidad de los pacientes. Pero, sin duda, la combinación de gemelos digitales, machine learning y monitoreo continuo podría revolucionar el manejo de la epilepsia.

¡Estoy emocionada por ver cómo avanza este campo!

Un saludo, Nadia