EPILSERA

¿Qué es la Epilepsia y por qué es importante prevenir y detectar crisis epilépticas?

La epilepsia está causada por una hiperexcitabilidad e hipersincronización de la actividad neuronal. En la actualidad, según la Organización Mundial de la Salud, cerca de 50 millones de personas sufren esta enfermedad [WHO22]. Alrededor del 30% de los pacientes con epilepsia son refractarios, lo que significa que la enfermedad no es controlable con distintos tipos de regímenes de medicación [BEG20]. La detección de las crisis afecta a aspectos de la enfermedad como la evaluación terapéutica individual, los ensayos clínicos con fármacos antiepilépticos (AEDs) y la calidad de vida del paciente (por ejemplo, su capacidad para conducir), así como la prevención de la muerte súbita inesperada en la epilepsia (SUDEP). Esta enfermedad puede causar convulsiones o pérdidas de consciencia y por lo tanto, condicionar la vida de la persona que lo sufre, teniendo que prestar especial atención para evitar consecuencias fatales. Existen diferentes tipos de crisis epilépticas, con diferentes características y gravedad. 

La monitorización y el seguimiento precisos de las crisis son importantes para evaluar la carga de crisis, el riesgo de recurrencia y la respuesta al tratamiento. Fuera del hospital, el seguimiento de las convulsiones se basa en las declaraciones de los pacientes y sus familias, que a menudo no son fiables debido a la falta de declaraciones, a las convulsiones que los cuidadores pasan por alto y a las dificultades de los pacientes para recordar las convulsiones [ELG18, BLA17]. 

Resumen del proyecto

El objetivo global del proyecto es el desarrollo de un dispositivo tipo smarwatch (EPILSERA) que sea capaz de detectar y predecir crisis epilépticas en tiempo real. Este dispositivo integrará hasta 7 tipos de sensores diferentes para monitorizar variables fisiológicas de los pacientes (entre ellas la aceleración del brazo, el pulso cardíaco y la actividad muscular). Además, este dispositivo integra un modelo de machine learning entrenado a partir de la monitorización de pacientes en unidades de Video-EEG y entornos residenciales controlados. Por otra parte, junto con el dispositivo, se proporciona una herramienta software que permite monitorizar al paciente en tiempo real, generando alertas en caso de requerir asistencia médica instantánea, o la auto-anotación de crisis epilépticas para mejor los modelos integrados en EPILSERA. 

Objetivos

• Implementación del hardware (EPILSERA)

La pulsera necesita incorporará sensores como acelerómetro y giróscopo (ACM), electromiografía y pulso cardíaco entre otros. Adicionalmente se sustituirá el Arduino por un microprocesador con mejores prestaciones y tecnología BLE 5.3 que permite calcular posicionamientos. De igual forma, se tendrá en cuenta el consumo de energía del dispositivo, realizando una habilitación/deshabilitación inteligente de los diferentes sensores y comunicando la información de estos solamente cuando sea necesaria. Se realizará la programación a bajo nivel de los diferentes sensores de EPILSERA para reducir su consumo.

• Desarrollo de la herramienta software

Se realizará un diseño y despliegue de la base de datos autogestionado por un proveedor de servicios cloud. La herramienta software se diseñará con todas las garantías de seguridad, escalado, tolerancia a fallos, autogestión necesarias para que siempre esté disponible y pueda guardar y etiquetar los diferentes registros que reciba de EPILSERA. Se podrá integrar con el software y bases de datos utilizados en los hospitales con el fin de poder enviar los registros actualizados. También se realizará un despliegue de la aplicación móvil en AppStore y PlayStore. Una vez implementado todo el sistema se formará a familiares, cuidadores y personal sanitario sobre el uso de la aplicación. Las funcionalidades más importantes son las siguientes:

• Visualización de las diferentes crisis epilépticas detectadas o predichas. 

• Envío de señales de alarma para crisis no graves, y llamada automática en caso de crisis de urgencia.

• Monitorización de las señales obtenidas del dispositivo EPILSERA.

• Actualización automática del registro de crisis y etiquetado sencillo.

• Actualización en tiempo real del diario de epilepsia.

• Comunicación entre personal familiar, cuidadores y personal médico.

• Creación de bases de datos con registros de crisis etiquetados  en entornos controlados

Para el entrenamiento y validación de los modelos que predicen y detectan crisis epilépticas es necesaria la creación de una base de datos extensa con registros monitorizados de diferentes pacientes reales. Es importante destacar que se realizará un proceso de anonimización de usuarios para no acceder a datos personales de los diferentes pacientes. Se realizará una primera fase de recogida de datos en el hospital, en la unidad de monitorización prolongada vídeo-EEG (UMPVEEG) para pacientes epilépticos, incorporando cámaras y encefalogramas que permitirán sincronizar los registros con los de EPILSERA y etiquetar las diferentes crisis bajo la supervisión de personal sanitario.  En una segunda fase se recogerán datos de pacientes reales que vivan en entornos controlados como residencias para personas dependientes o con discapacidad. En este segundo escenario los pacientes podrán realizar sus actividades rutinarias.

• Desarrollo de modelos de predicción y detección de crisis epilépticas

Los registros recogidos en los entornos de vídeo-EEG y residenciales se utilizarán para el entrenamiento de redes neuronales. Estos registros tendrán información de los diferentes sensores y se desarrollarán modelos optimizados que sean capaces de detectar e incluso predecir los diferentes tipos de crisis epilépticas y que además deben de ser lo suficientemente pequeños y optimizados como para que se puedan implementar dentro de la pulsera.  Los diferentes modelos serán validados y además podrán proporcionar información sobre las variaciones en parámetros fisiológicos de los usuarios antes, durante y después de que se produzcan las crisis.

• Despliegue del sistema en entornos residenciales para validación

Cuando EPILSERA esté ya programada con los modelos entrenados, en la vivienda o residencia de los pacientes se realizará un despliegue del hardware asociado para recibir los datos de la pulsera que debe de llevar puesta el paciente durante las 24 horas. Se realizarán también pruebas de uso para verificar la autonomía de la batería, y se podrán validar los resultados de predicción y detección de crisis epilépticas. Junto con todo el despliegue se impartirán cursos de formación a los pacientes, cuidadores y familiares.

Avances de investigación

Resultados

En proceso de publicación...

Referencias bibliográficas

[WHO22] World Health Organization. Epilepsy. https://www.who.int/news-room/fact-sheets /detail/epilepsy. Consultado el 26/05/2022

[BEG20] E. Beghi, The epidemiology of epilepsy. Neuroepidemiology. 2020;54(2):185–91.

[ELG18] C.E. Elger, C. Hoppe. Diagnostic challenges in epilepsy: seizure under-reporting and seizure detection. Lancet Neurol. 2018;17(3):279–288.

[BLA17] B. Blachut, C. Hoppe et al. Subjective seizure counts by epilepsy clinical drug trial participants are not reliable. Epilepsy Behav. 2017;67:122–7.