NeuroMoTIC: Sistema móvil para el Apoyo Diagnóstico de la Epilepsia.

Actualmente en el mundo más de 450 millones de personas sufren de trastornos mentales y neurológicos, de las cuales el 80% se encuentran en países en desarrollo [1]. Los principales problemas neurológicos y mentales identificados por la Organización Mundial de la Salud (OMS) son la depresión, psicosis, epilepsia, trastornos del desarrollo, trastornos conductuales y demencia. Se calcula que aproximadamente el 20% de los niños y adolescentes tienen alguno de estos trastornos [2]. En Colombia, según el Plan Decenal de Salud Pública, los problemas neuropsiquiátricos, incluidos la epilepsia, tienen la mayor carga años de vida saludables perdidos anualmente [3]. El Instituto Neurológico de Colombia estima la prevalencia de la epilepsia en un 2%, con solo un 30 % de la población controlada [4]. A su vez, el estudio de Vélez et al revela que la mayor prevalencia de epilepsia se encuentra en niños, siendo diagnosticada por primera vez antes de los 18 años en el 71% de la población, y antes de los 6 años en el 28% de los casos [5]. Uno de los mayores obstáculos en la detección temprana de trastornos neurológicos como la epilepsia es la poca disponibilidad de profesionales especializados. En Colombia, el número total de neurólogos en el 2011 era de 231 [6], lo que representa una distribución de un neurólogo por cada 199.327 habitantes. Esta disponibilidad es hasta diez veces más baja que la de países de altos ingresos. Entre las consecuencias de esta baja disponibilidad de profesionales están los largos tiempos para obtener un resultado de la lectura de EEG y los altos costos de estos servicios. Otro de los problemas que enfrentan los pacientes con problemas neurológicos es la baja oportunidad de acceso a citas con especialistas. Teniendo como referencia los informes más recientes publicados por la Entidad Promotora de Salud (EPS) Saludcoop que es la EPS del régimen contributivo con mayor número de afiliados en 2014 en Colombia (4.164.162 afiliados) [7]; se puede observar que la oportunidad promedio para citas en Neurología hasta el mes de mayo de 2015 fue de 26 días, lo cual es más de tres veces mayor que el promedio en 2011 de todas las especialidades. Este es un gran problema para el diagnóstico y manejo de la Epilepsia, especialmente porque la Guía Colombiana de práctica clínica (GPC) sobre diagnóstico y tratamiento de epilepsia establece que todos los niños, jóvenes y adultos que presenten crisis sospechosas, deben ser atendidos de manera urgente por un especialista antes de dos semanas [4]. Como respuesta a la necesidad de servicios de salud en zonas de difícil acceso, surge como alternativa el uso de las redes y aplicaciones móviles. Existen varios proyectos desarrollados esta área, pero estos presentan al menos alguna de las siguientes limitaciones: a) No están desarrollados con tecnologías móviles y/o de bajo costo, b) Se encuentran aún en fase de experimentación, c) No se integran a sistemas de información de registros de salud electrónicos (EHR por sus siglas en inglés),aspecto que limita la valoración de la información por parte de especialistas en neurología, d) No poseen un repositorio de información bioeléctrica y clínica recolectada que permita la identificación de patrones y el análisis de la información para investigación clínica, e) No están soportados por algoritmos de clasificación precisos que permitan soportar la detección automática de convulsiones y soportar el diagnóstico de la enfermedad. El objetivo principal de este proyecto es proponer y desarrollar un sistema móvil que permita la recolección, gestión y clasificación de información clínica y señales EEG para soportar el diagnóstico remoto de la epilepsia. En una fase previa de investigación desarrollada por el grupo de investigación líder de esta propuesta, se desarrolló un prototipo de un Sistema Móvil Android para la recolección de información clínica y señales EEG [8].

• Autores: Lopez Gutierrez, Diego Mauricio
• Tipo de recurso: Investigation report
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Minciencias
• Repositorio: Repositorio Minciencias
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.minciencias.gov.co:20.500.14143/37821
• Acceso en línea: https://colciencias.metadirectorio.org/handle/11146/37821; http://colciencias.metabiblioteca.com.co
• Palabra clave: Algoritmos de Clasificacion; EEG; Epilepsia; Tele-Neurologia; mSalud
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2