Monitoreo subcutáneo y dispositivos portátiles con IA abren un panorama más preciso para pacientes con epilepsia resistente.
La búsqueda de herramientas que permitan entender mejor cómo y cuándo ocurren las crisis epilépticas avanza rápidamente. Un conjunto de estudios recientes, incluidos trabajos liderados por el ingeniero biomédico, el Dr. Benjamin Brinkmann ingeniero biomédico de Mayo Clinic, y una investigación internacional publicada en Epilepsia, muestran el potencial de combinar registros cerebrales prolongados y tecnología portátil con inteligencia artificial (IA) para transformar el cuidado de la epilepsia.
La epilepsia es un trastorno neurológico caracterizado por episodios repentinos de actividad eléctrica anormal en el cerebro. En Estados Unidos, afecta a unas 3.4 millones de personas. Para muchos pacientes, los medicamentos controlan las crisis; sin embargo, quienes viven con epilepsia resistente a fármacos enfrentan episodios impredecibles que interrumpen su vida diaria y limitan su autonomía.
Dr. Brinkmann, quien colabora estrechamente con el equipo de epilepsia de Mayo Clinic, estudia los ritmos eléctricos del cerebro durante días, semanas y meses para identificar patrones que indiquen cuándo es más probable que se produzca una crisis. Su objetivo de largo plazo es claro: pasar de predecir las crisis a prevenirlas.
Uno de los avances más significativos proviene de un estudio internacional publicado en Epilepsia, en el que participó el equipo de Brinkmann. En este trabajo se probó un pequeño dispositivo implantado bajo la piel detrás de la oreja. Este electroencefalógrafo subcutáneo (sqEEG) registra de forma continua la actividad cerebral sin cables externos visibles.
Durante 15 meses, 10 personas con epilepsia focal resistente utilizaron el dispositivo casi a diario. Los resultados fueron los siguientes:
- Se reunieron más de 72,000 horas de registro.
- Se identificaron 754 crisis, más del doble de las reportadas en los diarios de los pacientes.
- En promedio, el dispositivo se usó 18.8 horas al día, y aproximadamente la mitad de los participantes lo llevó puesto más de 20 horas diarias.
- Las crisis nocturnas y las asociadas a pérdida de conciencia fueron las más subreportadas en los diarios.
El estudio mostró que el sqEEG permite detectar crisis que normalmente pasarían desapercibidas y revela patrones personales como agrupamientos de crisis o ciclos circadianos imposibles de observar durante breves consultas clínicas.
El trabajo del Dr. Brinkmann también ha explorado tecnologías menos invasivas. En otro estudio, su equipo evaluó un smartwatch que utiliza inteligencia artificial para identificar señales fisiológicas asociadas a un aumento en el riesgo de crisis.
El reloj registra frecuencia cardiaca, movimiento, temperatura y conductancia de la piel. Con estos datos, modelos de aprendizaje automático lograron predecir alrededor del 75% de las crisis, con un número reducido de falsas alarmas.
El objetivo es dar a las personas una advertencia con minutos de anticipación, suficiente para sentarse, avisar a un familiar o evitar actividades riesgosas. A futuro, estos sistemas podrían incluso activar tratamientos automáticos, como medicación o estimulación cerebral cuando el riesgo sea elevado.
En conjunto, los estudios del implante subcutáneo y del smartwatch muestran el potencial de un monitoreo continuo, dentro y fuera del hospital, para transformar la atención de la epilepsia. Los datos obtenidos permiten:
- Registrar crisis con mayor precisión.
- Ajustar tratamientos de forma más informada.
- Identificar ritmos individuales de ocurrencia.
- Reducir la incertidumbre para las personas con epilepsia resistente.
Estas investigaciones forman parte del programa BIONIC de Mayo Clinic (Bioelectronics Neuromodulation Innovation to Cure), que busca desarrollar tecnologías inteligentes capaces de detectar y responder a señales del sistema nervioso en tiempo real. Finalmente, los autores señalaron que serán necesarios estudios más amplios para evaluar la utilidad clínica en diferentes tipos de pacientes y explorar cómo integrar esta tecnología en la práctica médica habitual.
