Dados coletados por pulseiras digitais podem prever ataques epiléticos até 30 minutos antes que eles ocorram. As evidências foram apresentadas em um estudo inédito publicado na revista Scientific Reports, do grupo Nature.
Pela primeira vez, pesquisadores conseguiram prever as convulsões usando informação coletada por métodos não-invasivos. Os dados tiveram de ser reunidos durante um longo período de tempo para atingir altas taxas de acerto.
Para pacientes de epilepsia, a imprevisibilidade das crises é um fator importante. O aparente acaso dos ataques limita suas atividades cotidianas, principalmente para aqueles que sofrem convulsões recorrentes ao longo do dia.
Usando dados de pulseiras digitais, pesquisadores foram capaz de prever ataques epilépticos (Fonte: Pixabay/SotckSnap)
A tecnologia desenvolvida oferece uma alternativa para essas pessoas. Sabendo que estão à beira de um episódio epiléptico, é possível recorrer a medicações de ação rápida ou terapias de neuromodulação — soluções que previnem ou reduzem a gravidade das crises.
Nesse estudo, participaram seis pacientes com epilepsia; todos eles apresentavam resistência aos medicamentos convencionais. Os pesquisadores compararam duas tecnologias, uma disponível no mercado e outra desenvolvida por eles.
Tecnologia invasiva... A referência foi um dispositivo de neuroestimulação responsivo comercial, NeuroPace RNS, aparelho que os pacientes já usavam.
O NeuroPace é um implante que monitora a eletroencefalografia intracraniana crônica (iEEG), ou o registro da atividade elétrica gerada pelo cérebro, e correlaciona esses dados com a ocorrência de convulsões.
Assim, o dispositivo é capaz de perceber as convulsões e pode acionar estimulação terapêutica. Os participantes também foram orientados a informar ataques epilépticos falsos para o equipamento, como forma de colocar à prova o método experimental.
... vs Tecnologia não-invasiva Os pacientes também usaram a pulseira Empatica E4, que registra dados fisiológicos – incluindo acelerometria de 3 eixos (para rastrear o movimento do corpo), fluxo sanguíneo, frequência cardíaca, temperatura corporal e características elétricas da pele.
Os dados foram coletados por um período de seis meses e processados por um algoritmo de rede neural. O sistema foi capaz de prever convulsões de maneira significativamente melhor do que um preditor aleatório para cinco dos seis participantes do estudo.
Os alertas de convulsão ocorreram, em média, 33 minutos antes do início do registro no iEEG. O único paciente para quem a previsão não teve um bom desempenho, teve várias crises a cada dia, enquanto os outros indivíduos tiveram episódios com menos frequência.
Analisando os dados individuais, os pesquisadores notaram que o horário do dia tem grande influência nos resultados. Isso sugere que pacientes com um ciclo circadiano forte podem ter maiores benefícios no uso do dispositivo do que aquelas sem.
Outros sinais, incluindo acelerometria, atividade eletrodérmica e temperatura, também contribuíram substancialmente para a precisão geral, mas sua contribuição foi diferente de paciente para paciente.
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