El uso de la Inteligencia Artificial para detectar la epilepsia de forma precoz

La epilepsia es una enfermedad que afecta a miles de personas en nuestro país, concretamente se calcula que 350.000 personas padecen esta enfermedad actualmente, según datos de la Federación Española de Epilepsia. Esta enfermedad puede tener un importante impacto negativo en la vida de los pacientes, pero su tratamiento, sobre todo si es precoz, resulta bastante eficaz en algunos tipo de esta patología.

Un grupo de investigadores británicos, ha estado trabajando con un programa de Inteligencia Artificial que les ha ayudado ha generar algoritmos capaces de detectar, en sus primeras etapas, la displasia cortical focal (FDC), uno de los tipos de epilepsia más resistente a la medicación, y que por tanto, complica la mejoría del paciente si no se trata desde sus inicios.

Inteligencia Artificial y epilepsia

No es la primera vez que la Inteligencia Artificial se ha estado utilizando para un uso médico, que ayude tanto a mejorar la investigación como a desarrollar mejores tratamientos o modelos de prevención. En esta ocasión, un grupo de estudio de la 'University College London', ha sido capaz de desarrollar un algoritmo realmente útil para detectar uno de los tipos de epilepsia más complicado de trata, en sus primeras fases de desarrollo.

Según la Federación Española de Epilepsia, la epilepsia es "un trastorno derivado del funcionamiento anormal de un grupo de neuronas (células nerviosas) que se produce de forma esporádica en una zona concreta del cerebro". Existen distintos tipos en los que puede presentarse esta patología, pero para todos ellos, el tratamiento precoz es un importante factor en cuanto a la reducción de los síntomas e incluso que pueda llegar a curarse.

Para los autores del proyecto, dar con una manera de anticipar el diagnóstico de esta enfermedad era clave. "Pusimos énfasis en crear un algoritmo de IA que fuera interpretable y pudiera ayudar a los médicos a tomar decisiones. Mostrar a los médicos cómo el algoritmo hizo sus predicciones fue una parte esencial de ese proceso", comenta Mathilde Ripart, investigadora del estudio.

Por otro lado, su compañero Konrad Wagsty, añade que dicho avance "podría ayudar a encontrar más de estas lesiones ocultas en niños y adultos con epilepsia, y permitir que más pacientes sean considerados para una cirugía cerebral para mejorar su desarrollo cognitivo".

¿Cómo lo han conseguido?

El desarrollo de este algoritmo de Inteligencia Artificial, contó con una base de datos de más de 1.000 resonancias magnéticas de pacientes que empezaban a mostrar síntomas de FCD, proporcionadas por el proyecto 'Multicentre Epilepsy Lesion Detection'. Con toda esta información, el equipo pudo cuantificar las características corticales de las resonancias con las que contaban, de las que tomaron como muestras cerca de 300.000 ubicaciones cerebrales para generar el algoritmo.

En la última fase del trabajo, los investigadores generaron un sistema de categorías que les permitían diferencias cerebros sanos, de aquellos que ya contaban con epilepsia de tipo FCD. Gracias a todo este trabajo, el resultado final permitió a su programa de Inteligencia Artificial, detectar de forma correcta el 67 % de los casos de FCD.