La dott.ssa Carmen Lilí Rodríguez, coordinatrice accademica internazionale della Fundación Universitaria Iberoamericana (Fondazione Universitaria Iberoamericana, FUNIBER), partecipa a uno studio che sviluppa un sistema intelligente per la diagnosi precoce delle crisi epilettiche, al fine di fornire un trattamento tempestivo e risultati migliori ai pazienti.
L’epilessia, una condizione neurologica caratterizzata da scariche elettriche anomale nel cervello, colpisce milioni di persone in tutto il mondo, esponendole a rischi significativi come lesioni fisiche, perdita di coscienza e convulsioni. Le cause includono fattori genetici, lesioni cerebrali, infezioni o tumori. L’epilessia può ridurre la qualità della vita e aumentare il rischio di morte prematura a causa di incidenti durante le crisi (come cadute o annegamenti) e di problemi associati come depressione, ansia e deterioramento cognitivo. Pertanto, la diagnosi precoce di questa condizione è essenziale per migliorare la qualità di vita dei pazienti e ridurre le complicazioni.
Per migliorare la diagnosi e il trattamento dell’epilessia, si stanno utilizzando tecniche avanzate di intelligenza artificiale (AI). Questi strumenti, come l’apprendimento profondo e i modelli ibridi, hanno mostrato buoni risultati nel rilevamento delle malattie neurologiche, compresa l’epilessia. Un esempio di applicazione dell’IA in ambito sanitario è il rilevamento delle crisi epilettiche utilizzando i segnali dell’elettroencefalogramma (EEG), registrazioni dell’attività elettrica del cervello, che hanno mostrato risultati positivi nell’identificazione dell’insorgenza delle crisi e nella loro classificazione.
Diversi studi hanno sviluppato modelli basati sull’apprendimento automatico e profondo per classificare le attività cerebrali, raggiungendo livelli di accuratezza superiori al 90%. Altri approcci basati su sensori indossabili e dati sanitari sono stati sviluppati per prevedere le crisi epilettiche, raggiungendo anch’essi alti livelli di accuratezza. Tuttavia, la maggior parte di questi modelli presenta limitazioni che diminuiscono la garanzia di diagnosi più affidabili.
In questo contesto, lo studio ha sviluppato un approccio innovativo che utilizza l’intelligenza artificiale per affrontare questa sfida. La metodologia, chiamata FIR (Fast Independent Component Analysis Random Forest), combina l’analisi delle componenti indipendenti con la probabilità di predizione per creare un set di caratteristiche più robusto e accurato. Questo modello analizza i dati EEG e ottimizza il rilevamento delle crisi epilettiche utilizzando algoritmi avanzati come il vettore di supporto (SVM).
I risultati sono promettenti. Il modello FIR+SVM ha raggiunto un’accuratezza del 98,4% nel rilevamento delle crisi epilettiche, superando in modo significativo i metodi tradizionali. Questa scoperta non solo rappresenta una pietra miliare nell’uso dell’intelligenza artificiale in medicina, ma ha anche il potenziale per trasformare il modo in cui l’epilessia viene diagnosticata e trattata. Consentendo una diagnosi più precoce e accurata, questo sistema potrebbe ridurre i rischi associati alle crisi epilettiche, come gli incidenti mortali, e migliorare la pianificazione del trattamento personalizzato.
Inoltre, questo approccio ha implicazioni più ampie per l’industria medica. L’integrazione di modelli di apprendimento automatico come il FIR nei dispositivi medici potrebbe facilitare il monitoraggio continuo dei pazienti, fornendo avvisi in tempo reale e migliorando la risposta alle emergenze. In conclusione, lo sviluppo del modello FIR rappresenta un progresso significativo nella lotta all’epilessia, in quanto ha il potenziale di salvare vite umane e migliorare la qualità della vita di milioni di persone.
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