Detección temprana de crisis epilépticas y asistencia oportuna mediante una solución inteligente y dispositivos wearables de bajo costo
Contenido principal del artículo
Resumen
La epilepsia es una enfermedad neurológica que afecta a más de 60,000 personas en Panamá, según el Ministerio de Salud, con una prevalencia de 57 casos por cada 1,000 habitantes, una de las más altas en Latinoamérica. Este trastorno representa un reto importante de salud pública, especialmente en la infancia, con cerca de 3,000 consultas anuales en el Hospital del Niño Dr. José Renán Esquivel. Este proyecto modela y desarrolla una solución tecnológica inteligente y dispositivos wearables con sensores integrados, diseñada para detectar posibles patrones asociados a crisis epilépticas, enviar alertas en tiempo real y registrar eventos críticos para el seguimiento clínico personalizado, continuo y detallado. Esta herramienta combina tecnología de monitoreo continuo con algoritmos de análisis de datos que permiten identificar variaciones fisiológicas asociadas a una crisis epiléptica, como cambios en la frecuencia cardíaca, oxigenación en sangre y movimientos anormales del cuerpo. La solución está dirigida a pacientes con crisis epilépticas generalizadas y focales, frecuentes en la población pediátrica panameña, buscando mejorar la respuesta temprana de cuidadores en entornos con recursos limitados. Además, se espera que el registro automático de eventos facilite en gran medida el trabajo de los especialistas en neurología infantil al proporcionar información precisa, continua, accesible y ajustada para el tratamiento de cada paciente. Esta iniciativa tecnológica también busca fomentar la participación de los cuidadores, promover la educación sobre la epilepsia en las comunidades afectadas y facilitar una atención médica más oportuna y eficiente mediante la integración de datos en plataformas digitales seguras y adaptables al sistema de salud nacional.
Detalles del artículo

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Los autores conservan los derechos de autor y ceden a la revista el derecho de la primera publicación y pueda editarlo, reproducirlo, distribuirlo, exhibirlo y comunicarlo en el país y en el extranjero mediante medios impresos y electrónicos. Asimismo, asumen el compromiso sobre cualquier litigio o reclamación relacionada con derechos de propiedad intelectual, exonerando de responsabilidad a la Editorial Tecnológica de Costa Rica. Además, se establece que los autores pueden realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión del artículo publicado en esta revista (p. ej., incluirlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro) siempre que indiquen claramente que el trabajo se publicó por primera vez en esta revista.
Citas
[1] S. K. Simblett, A. Biondi, E. Bruno, D. Ballard, A. Stoneman, S. Lees, M. P. Richardson, and T. Wykes, “Patients’ experience of wearing multimodal sensor devices intended to detect epileptic seizures: A qualitative analysis,” Epilepsy and Behavior, vol. 102, 2020, doi: 10.1016/j.yebeh.2019.106717.
[2] “Epilepsia, luz al final del túnel,” La Estrella de Panamá, 2022. Disponible en: https://www.laestrella.com.pa/vida-y-cultura/salud/luz-final-epilepsia-LALE68519
[3] “Epilepsia en Panamá desde la Neuropsicología Educativa evaluación,” NeuropsyEdu, 2023. Disponible en: https://www.neuropsyedu.com/epilepsia-desde-la-neuropsicologia-en-panama-evaluacion-y-tratamiento
[4] B. Esmaeili, S. Vieluf, B. A. Dworetzky, and C. Reinsberger, “The Potential of Wearable Devices and Mobile Health Applications in the Evaluation and Treatment of Epilepsy,” Neurologic Clinics, vol. 40, no. 4, pp. 729–739, 2022, doi: 10.1016/J.NCL.2022.03.005.
[5] K. Vandecasteele, T. De Cooman, Y. Gu, E. Cleeren, K. Claes, W. Van Paesschen, S. Van Huffel, and B. Hunyadi, “Automated epileptic seizure detection based on wearable ECG and PPG in a hospital environment,” Sensors (Switzerland), vol. 17, no. 10, 2017, doi: 10.3390/s17102338.
[6] Z. Lasefr, K. Elleithy, and S. Shiva, “Epilepsy Seizure Detection Using EEG Signals,” 2017. Disponible en: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8249018
[7] J. Zhang, L. Swinnen, C. Chatzichristos, V. Broux, R. Proost, K. Jansen, B. Mahler, N. Zabler, N. Epitashvilli, M. Dümpelmann, A. Schulze-Bonhage, E. Schriewer, U. Ermis, S. Wolking, F. Linke, Y. Weber, M. Symmonds, A. Sen, A. Biondi, et al., “Multimodal wearable EEG, EMG and accelerometry measurements improve the accuracy of tonic-clonic seizure detection,” Physiological Measurement, vol. 45, no. 6, 2024, doi: 10.1088/1361-6579/ad4e94.
[8] J. Verdru and W. Van Paesschen, “Wearable seizure detection devices in refractory epilepsy,” Acta Neurologica Belgica, vol. 120, no. 6, pp. 1271–1281, 2020, doi: 10.1007/S13760-020-01417-Z.
[9] R. Zanetti, A. Aminifar, and D. Atienza, “Robust Epileptic Seizure Detection on Wearable Systems with Reduced False-Alarm Rate.”
[10] E. Paredes-Aragón and J. G. Burneo, “Artificial intelligence in the evaluation and management of patients with epilepsy,” Revista de Neuro-Psiquiatria, vol. 85, no. 2, pp. 139–152, 2022, doi: 10.20453/rnp.v85i2.4231.