Recentemente, a Universidade Ben Gurion de Negev (BGU) junto aos seus profissionais israelenses, desenvolveram um dispositivo vestível que pode alertar até uma hora antes de um início de crises epilépticas.
A epilepsia é uma doença neural altamente invasiva e também pode ser debilitante. Até 30% dos pacientes que contém epilepsia não respondem de forma direta aos medicamentos antiepilépticos.
A Universidade chamou o aparelho de ‘Epiness’, e utiliza o aprendizado de máquina para criar um algoritmo que alimenta o aparelho. O sistema envia ao paciente um alerta em seu smartphone antes da crise para ajudar a evitar lesões relacionadas à epilepsia.
Dispositivo consegue captar ruídos não cerebrais
As convulsões epilépticas deixam o paciente vulnerável a diversos riscos, como quedas, queimaduras e outros ferimentos. Segundo Oren Shriki, pesquisador do Departamento de Ciências Cognitivas e do Cérebro da BGU, não existem aparelhos que alertam os pacientes sobre convulsões, somente alertas para crises em tempo real.
O dispositivo Epiness foi desenvolvido em base a uma combinação de monitoramento de atividade cerebral por meio de eletroencefalografia (EEG), juntamente aos algoritmos proprietários de aprendizado de máquina. O sistema consegue captar ruídos não relacionados à atividade cerebral.
“Nossos algoritmos também permitem uma redução significativa no número de eletrodos de EEG necessários. O dispositivo que estamos desenvolvendo é preciso e fácil de usar. No momento, estamos desenvolvendo um protótipo que será avaliado em ensaios clínicos posteriormente neste ano”, explica Oren Shriki sobre o Epiness.
Aparelho tem desempenho de 97% de acuracidade
A tecnologia foi licenciada para posterior desenvolvimento e comercialização pela NeuroHelp, startup que foi fundada pela BGN Technologies, a empresa de transferência de tecnologia da BGU.
Os dispositivos que foram criados para detectar convulsões só conseguem alertar o usuário quando o evento está ocorrendo. O Epiness, até então, foi o único a conseguir identificar convulsões iminentes antes de acontecer, permitindo que o usuário consiga se preparar e tomar precauções.
O algoritmo utilizado na novidade foi desenvolvido e testado utilizando dados de EEG de um grande grupo de pacientes diagnosticados com epilepsia, que foram observados por uns dias antes de realizar cirurgia. O aparelho mostrou um desempenho de predição de 97% de acuracidade.
