{"id":1662,"date":"2019-03-02T12:59:55","date_gmt":"2019-03-02T15:59:55","guid":{"rendered":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/?p=1662"},"modified":"2022-03-29T10:39:29","modified_gmt":"2022-03-29T13:39:29","slug":"estudio-inedito-publicado-en-la-prestigiosa-revista-brain","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/en\/estudio-inedito-publicado-en-la-prestigiosa-revista-brain\/","title":{"rendered":"Estudio in\u00e9dito publicado en la prestigiosa revista Brain"},"content":{"rendered":"\n

Investigadores del ICC est\u00e1n trabajando en una herramienta computacional que permite diferenciar autom\u00e1ticamente el estado vegetativo del estado de m\u00ednima conciencia.<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

Los investigadores Diego Fern\u00e1ndez Slezak<\/strong> y Federico Raimondo<\/strong> est\u00e1n trabajando en el desarrollo de una herramienta que permita diferenciar autom\u00e1ticamente el estado vegetativo del estado de m\u00ednima conciencia. Para ello utilizan t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico que permiten que -a partir de informaci\u00f3n clave del electroencefalograma (EEG) del paciente- un programa pueda realizar la clasificaci\u00f3n. Los investigadores pertenecen al Instituto UBA-CONICET de Ciencias de la Computaci\u00f3n <\/a>y se desempe\u00f1an en el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (LIAA). Ambos realizaron una colaboraci\u00f3n junto a Denis A. Engemann, investigador del INRIA (Francia), que est\u00e1 liderada por el doctor en medicina argentino Jacobo Sitt (investigador en el INSERM-ICM, Francia).<\/p>\n\n\n\n

Hace poco m\u00e1s de un a\u00f1o, los doctores Fern\u00e1ndez Slezak y Raimondo publicaron un art\u00edculo cient\u00edfico en el que demostraban que el an\u00e1lisis de los latidos card\u00edacos puede aumentar la precisi\u00f3n del diagn\u00f3stico<\/a>. Ahora dieron un nuevo paso, que puede ser muy relevante para resolver un problema clave de la neurolog\u00eda: en un estudio publicado en la prestigiosa revista Brain<\/a> dan cuenta de un procedimiento simple, econ\u00f3mico y altamente confiable que permite diferenciar autom\u00e1ticamente el Estado Vegetativo (EV) del Estado de Min\u00edma Conciencia (EMC).<\/p>\n\n\n\n

\u00abPublicar en este journal de neurolog\u00eda es un hito importante. En este caso, la inteligencia artificial se aplica a problem\u00e1ticas cl\u00ednicas dando resultados de gran importancia para el estudio de los pacientes con desordenes de conciencia\u201d<\/em>, puntualiza Federico Raimondo, investigador del LIAA en el ICC y doctor en ciencias de la computaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En este momento el equipo se encuentra impulsando el proyecto para poder hacerlo accesible al alcance de todos los centros cl\u00ednicos. \u201cNosotros nos enfocamos en el uso de electroencefalograf\u00eda (EEG) porque es una tecnolog\u00eda que es accesible, de gran disponibilidad y puede ser incluso trasladada a donde est\u00e1n los pacientes. Sabemos que no todos los centros cl\u00ednicos cuentan con especialistas en des\u00f3rdenes de conciencia\u201d<\/em>, complementa Raimondo.<\/p>\n\n\n\n

Con la premisa de desarrollar herramientas para el an\u00e1lisis de EEG en forma automatizada, los investigadores del ICC y su equipo podr\u00e1n proveer un servicio de \u201ccloud computing\u201d para el an\u00e1lisis de registros de EEG. Este servicio tiene como objetivo asistir a los profesionales de la salud que no cuentan con los recursos ni los conocimientos necesarios para realizar este tipo de evaluaciones.<\/p>\n\n\n\n

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