Investigadores de la Universidad de Monash aceleran el diagnóstico de epilepsia con aprendizaje automático

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Un nuevo estudio de la Universidad de Monash, junto con Alfred Health y el Royal Melbourne Hospital, ha descubierto cómo se podría utilizar la tecnología de aprendizaje automático para automatizar el diagnóstico de epilepsia.

Como parte del estudio, los investigadores de la Universidad de Monash aplicaron más de 400 registros de electroencefalograma (EEG) de pacientes con y sin epilepsia del hospital Alfred Health y The Royal Melbourne a un modelo de aprendizaje automático. El entrenamiento del modelo con los diversos conjuntos de datos le permitió detectar automáticamente signos de epilepsia o actividades anormales conocidas como “picos” en las grabaciones de EEG.

“El objetivo de la primera etapa es evaluar los patrones existentes involucrados en la detección de registros eléctricos anormales entre las neuronas en el cerebro, llamados actividad epileptiforme. Estas anormalidades a menudo son picos agudos que se destacan de los patrones rítmicos del electroencefalograma de un paciente”. explicó Levin Kuhlmann, profesor titular de la Universidad de Monash en el Departamento de Ciencia de Datos e IA de la Facultad de TI.

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Doug Nhu, investigador del proyecto y candidato a doctorado de la facultad, dijo que aplicar el aprendizaje automático al proceso tiene el potencial de liberar tiempo a los profesionales médicos, ya que el proceso actual para diagnosticar la epilepsia suele ser largo.

“Ser capaz de aplicar un modelo de aprendizaje automático en varios conjuntos de datos demuestra nuestra capacidad para crear un algoritmo que es más confiable, adaptable e inteligente que los modelos existentes, lo que hace que nuestro modelo sea más útil cuando se aplica en escenarios del mundo real, como el diagnóstico de pacientes en un clínica “, dijo.

Además de diagnosticar a los pacientes con epilepsia, la tecnología de aprendizaje automático tiene el potencial de ser utilizada como una herramienta de capacitación para los neurólogos graduados, quienes pueden usar la tecnología como base para comparar con los registros de pacientes con epilepsia, dijo la universidad.

“Nuestros planes para esta investigación serán continuar mejorando los modelos actuales y entrenarlos aún más contra conjuntos de datos adicionales de otros hospitales”, dijo Patrick Kwan del Departamento de Neurociencia de la Facultad de Medicina de la Universidad de Monash.

“Nuestro objetivo es desarrollar un algoritmo preciso que sea confiable en múltiples entornos hospitalarios y que se pueda utilizar en las primeras etapas del diagnóstico de la epilepsia, a partir de registros de EEG de rutina y con falta de sueño”.

Según Kuhlmann, en la siguiente etapa del proyecto, el modelo de aprendizaje automático se centrará en detectar nuevas incautaciones y métodos de predicción.

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