Aplicación de relojes inteligentes detecta con precisión las crisis epilépticas importantes

Una nueva aplicación diseñada para relojes inteligentes podría mejorar la seguridad de las personas con epilepsia al detectar de manera precisa las convulsiones más graves y enviar alertas automáticas a cuidadores o familiares, según una investigación reciente.

La aplicación, llamada EpiWatch, identificó correctamente 46 de 47 crisis tónico-clónicas —conocidas también como convulsiones de gran mal— en un grupo de pacientes con epilepsia, de acuerdo con los resultados publicados el 27 de mayo en la revista Neurology Open Access.

El Dr. James Wheless, director del Instituto de Neurociencia y del Programa Integral de Epilepsia Le Bonheur en Memphis, explicó que las personas que sufren convulsiones tónico-clónicas no controladas enfrentan un riesgo elevado de muerte súbita e inesperada relacionada con la epilepsia, conocida como SUDEP. Este peligro es especialmente alto en quienes duermen solos o no cuentan con supervisión inmediata.

Según Wheless, los dispositivos capaces de detectar convulsiones pueden alertar rápidamente a los cuidadores para que brinden asistencia o primeros auxilios. Sin embargo, muchos sistemas actuales generan numerosas falsas alarmas, lo que puede disminuir la confianza en la tecnología y retrasar la respuesta ante una emergencia real.

El estudio encontró que EpiWatch logró detectar prácticamente todas las convulsiones tónico-clónicas registradas durante la investigación y presentó una tasa significativamente menor de falsas alertas en comparación con otros dispositivos similares.

Para evaluar su funcionamiento, los investigadores estudiaron a 242 niños y adultos con epilepsia que tenían antecedentes o riesgo de presentar este tipo de convulsiones. Los participantes utilizaron el reloj inteligente durante un promedio superior a dos días mientras permanecían en una unidad hospitalaria especializada, donde también fueron monitoreados mediante electroencefalogramas (EEG).

Durante el seguimiento, 83 participantes experimentaron algún tipo de convulsión acompañada de actividad muscular, y 37 de ellos presentaron una o más crisis tónico-clónicas.

La aplicación logró identificar 46 de las 47 convulsiones registradas. La única crisis que pasó desapercibida ocurrió mientras un cuidador sostenía el brazo del paciente, lo que probablemente alteró las mediciones del dispositivo.

A lo largo de más de 16,000 horas de monitoreo acumuladas, se registraron únicamente 56 falsas alarmas, lo que equivale aproximadamente a una alerta errónea cada 12 días.

Esta frecuencia representa una reducción cercana al 90% respecto a la observada en otros sistemas de detección de convulsiones disponibles actualmente.

Además, el 87% de los participantes no experimentó ninguna falsa alarma, el 9% recibió una sola y apenas el 4% tuvo dos o más. Aproximadamente 35 de las alertas erróneas estuvieron relacionadas con actividades que implicaban movimientos repetitivos, como jugar videojuegos.

En términos generales, la aplicación alcanzó una precisión del 98% en la detección de convulsiones tónico-clónicas, una cifra superior a la reportada por otros dispositivos, cuya efectividad suele oscilar entre el 76% y el 94%.

Los investigadores también destacaron una ventaja adicional: la aceptación social del dispositivo. Mientras que algunos sistemas de monitoreo pueden generar incomodidad o estigmatización, el uso de un reloj inteligente convencional resulta mucho más discreto y familiar para los usuarios.

Wheless señaló que incorporar una aplicación de este tipo en un dispositivo de uso cotidiano puede favorecer una utilización constante y prolongada, aumentando la probabilidad de detectar episodios peligrosos y proporcionar alertas confiables a quienes cuidan a las personas con epilepsia.

Según el especialista, esta tecnología podría contribuir a reducir el riesgo de muerte súbita relacionada con la epilepsia y otras complicaciones asociadas a las convulsiones tónico-clónicas.

El estudio fue financiado por EpiWatch Inc., la empresa responsable del desarrollo de la aplicación.

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