A epilepsia é um distúrbio debilitante que causa estragos para quem sofre. Felizmente, a tecnologia percorreu um longo caminho para ajudar com a condição, criando uma vigilância noturna para ajudar nos ataques.

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99,6% de precisão

Agora, há uma nova inovação que oferece ainda mais precisão ao procurar prever ataques a qualquer hora do dia, como relata o IEEE Spectrum. Foi encontrado um novo sistema de inteligência artificial, IA, para detectar convulsões epilépticas com precisão de 99,6% até uma hora antes da ocorrência.

O novo sistema, desenvolvido por Hisham Daoud e Magdy Bayoumi, da Universidade da Louisiana em Lafayette, combina a tecnologia EEG (eletroencefalograma) e modelagem preditiva. As versões anteriores usavam essas duas técnicas, mas em um processo de duas etapas.

Ao combinar os processos de extração e classificação em um único sistema automatizado, Daoud e Bayoumi conseguiram obter previsões de apreensões mais precisas e precisas. Isso é de grande ajuda para pacientes epilépticos que, em muitos casos, podem controlar convulsões através de medicamentos.

Os pesquisadores testaram seu sistema em 22 pacientes no Hospital Infantil de Boston. Eles encontraram uma taxa de precisão de 99,6% com 0,004 alarmes falsos por hora.

Treinado em pacientes individuais

O sistema, no entanto, precisa ser treinado em cada paciente.

“Para alcançar essa alta precisão com tempo de previsão precoce, precisamos treinar o modelo em cada paciente”, disse Daoud ao IEEE Spectrum. “Essa gravação pode ser [feita] fora da clínica, por meio de eletrodos de EEG disponíveis no mercado”.

Agora, Daoud disse que sua equipe está trabalhando em um chip de computador personalizado para processar os algoritmos.

“Atualmente, estamos trabalhando no design de um hardware [dispositivo] eficiente que implanta esse algoritmo, considerando que muitos problemas como tamanho do sistema, consumo de energia e latência são adequados para aplicação prática de uma maneira confortável para o paciente”, acrescentou.

O sistema é descrito em um estudo publicado na IEEE Transactions on Circuits and Systems Biomedical.

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