La Universidad Nacional de Colombia (UNAL) presentó una nueva técnica no invasiva de diagnóstico para la epilepsia y otras enfermedades cerebrales. El método fue elaborado por Jorge Iván Padilla Buriticá, magíster en Automatización, quién adelantó una investigación titulada “Localización de focos epilépticos mediante modelos paramétricos”. Con la herramienta desarrollada, los médicos tratantes reducen el tiempo de diagnóstico y obtienen más precisión sobre el área afectada.
En la actualidad, tal y como se documenta en el estudio “Desafíos diagnósticos en epilepsia”, la mayor dificultad para brindar tratamiento adecuado son los diagnósticos equivocados. En las estadísticas presentadas, 1 de 5 pacientes tratados en realidad no sufre la enfermedad; un dato que merece una mayor importancia considerando los efectos de los fármacos sobre el sistema neurológico y el organismo en general. Otro de los inconvenientes en la detección oportuna radica en la observación de las crisis epilépticas, ya que los eventos no siempre ocurren durante la consulta.
De ahí que se conozcan y usen varias técnicas de diagnóstico: la tomografía computarizada (TAC), la resonancia magnética (RM), análisis de sangre, pruebas neuropsicológicas y otras. En el caso del uso de imágenes, la interpretación puede causar mayor o menor dificultad según el caso o contiene siempre un margen de error por parte del especialista. Con el método desarrollado por el experto en automatización, se integran las herramientas de diagnóstico conocidas y se interpretan los datos obtenidos a través de un software.
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Visualización individualizada de las enfermedades cerebrales
En el método presentado por la UNAL, el diagnóstico se obtiene con ayuda de un software que integra los datos clínicos del paciente -alimentados por el especialista según los resultados de los exámenes necesarios- e implementa el uso de ‘elementos finitos de frontera’. “Esto sirve para obtener una estructura del cerebro similar a la lograda durante la resonancia magnética que se le practica a cada paciente”, argumenta el magíster.
Luego de ello, “analizamos técnicas estáticas, y a partir del comportamiento que presentaban, creamos otras que varían en el tiempo y tienen en cuenta la dinámica de las señales del electroencefalograma”, describió. El programa de detección de enfermedades cerebrales está diseñado con mínimas dificultades técnicas para los médicos, ya que su labor solo consiste en ingresar la información del paciente y los resultados vistos en sus exámenes. El software mapea los datos y los incluye en la resonancia magnética que es finalmente usada por el tratante. Así, resulta una medición más fácil de interpretar.
La verificación de los datos que realiza el programa, de acuerdo con Padilla, se realiza simulando la actividad cerebral. “Este proceso brinda más efectividad en el método para determinar exactamente el punto que se está activando con la epilepsia”. El diseñador de este método expresó que lo considera especialmente útil para los pacientes que requieren cirugía cerebral como tratamiento. El software identifica con exactitud la fuente localizada epileptogénica. Por ende, se reduce el área del fragmento a extirpar y se evita que se elimine una porción más amplia de lo necesario.
Cuando los pacientes se someten a este procedimiento quirúrgico, el programa también detecta la zona del cerebro sometida a la operación. El área estimada por el software como afectada por epilepsia, se ubica en el área eliminada por los médicos. Aunque estos resultados son postivos, la comprobación solo se lleva a cabo en pacientes con cirugías exitosas.
Para el investigador Padilla, “aunque las propuestas existentes presentan buenos resultados, requieren de una gran cantidad de cálculos y suposiciones que no siempre son fáciles de operar. Nosotros intentamos resolver de forma más sencilla y confiable la localización de los focos epilépticos en las condiciones particulares del neurocentro”.
Esta técnica también se puede implementar en dificultades médicas reportadas durante la detección de otras enfermedades cerebrales como Párkinson o apnea del sueño o para el control de dispositivos a partir de señales cerebrales, señala el creador de esta técnica.
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