Un estudio realizado por investigadores de la Universidad de Melbourne revela que la predicción de crisis epilépticas clínicamente relevante es posible en una gama más amplia de pacientes de lo que se pensaba anteriormente, gracias al crowdsourcing de más de 10,000 algoritmos en todo el mundo.
En 2016, los investigadores ejecutaron el Desafío de predicción de ataques AES-MathWorks-NIH de la Universidad de Melbourne en la plataforma de competencia de ciencia de datos en línea Kaggle.com.
El concurso se centró en la predicción de convulsiones utilizando registros de actividad cerebral eléctrica a largo plazo de humanos obtenidos en 2013 del primer ensayo clínico mundial del sistema implantable NeuroVista Seizure Advisory System. Los investigadores evaluaron rigurosamente los principales algoritmos y estos hallazgos se detallan en una investigación publicadahoy en Cerebro: un diario de neurología .
El Dr. Levin Kuhlmann de la Universidad de Melbourne, del Instituto Graeme Clarke y el Hospital St Vincent's de Melbourne, dijo que el concurso fue un gran éxito, con más de 646 participantes, 478 equipos y más de 10,000 algoritmos enviados de todo el mundo.
"La epilepsia afecta a 65 millones de personas en todo el mundo", dijo el Dr. Kuhlmann. "Queríamos aprovechar la inteligencia de los mejores científicos de datos internacionales para lograr avances en el rendimiento de predicción de crisis epilépticas para pacientes cuyas crisis fueron las más difíciles de predecir".
Los concursantes desarrollaron algoritmos para distinguir entre los clips de datos previos a la incautación de los versos de 10 minutos y los mejores algoritmos se probaron en los pacientes con el rendimiento de predicción de convulsiones más bajo según estudios previos.
"Nuestra evaluación reveló en promedio una mejora del 90 por ciento en el rendimiento de predicción de ataques, en comparación con los resultados anteriores", dijo el Dr. Kuhlmann.
"La epilepsia es muy diferente entre los individuos. Los resultados mostraron que los diferentes algoritmos se desempeñaron mejor para diferentes pacientes, lo que respalda el uso de algoritmos específicos del paciente y el monitoreo a largo plazo".
Sobre la base de este éxito, los investigadores han desarrollado Epilepsyecosystem.org, un ecosistema en línea para el algoritmo y el intercambio de datos para desarrollar y mejorar aún más la predicción de ataques.
"La predicción precisa de las convulsiones transformará el manejo de la epilepsia al ofrecer advertencias tempranas a los pacientes o desencadenar intervenciones", dijo el Dr. Kuhlmann.
"Nuestros resultados resaltan el beneficio del crowdsourcing de un ejército de algoritmos que pueden ser entrenados para cada paciente y el mejor algoritmo elegido para la predicción prospectiva de ataques en tiempo real.
"Se trata de reunir a los mejores científicos de datos del mundo y agrupar los mejores algoritmos para avanzar en la investigación de la epilepsia. La esperanza es hacer que las convulsiones sean menos parecidas a los terremotos, que pueden ocurrir sin previo aviso, y más como huracanes, donde hay suficiente advertencia anticipada parabuscar seguridad "
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Materiales proporcionado por Universidad de Melbourne . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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