Herramienta para el procesamiento en tiempo real de señales electroencefalográficas en cirugías con anestesia general (2020)
RESUMEN: Las herramientas que permitan diferenciar el estado de consciencia de un paciente bajo los efectos de anestesia son de gran ayuda en el ámbito clínico, pues los anestesiólogos durante cirugía deben encargarse de suministrar dosis prudentes de fármaco según los requerimientos del paciente. por lo que contar con indicios del estado de consciencia del mismo resulta ser un apoyo importante para supervisar que los efectos de la anestesia deseados se mantengan durante todo el procedimiento. En este estudio se desarrolló una plataforma para el procesamiento en tiempo real y almacenamiento de registros EEG de pacientes sometidos a anestesia general, que sirva como base para el desarrollo posterior de una herramienta de apoyo para diferenciar la profundidad anestésica de un paciente. Por tal motivo, se generó una base de datos con registros EEG de 11 pacientes adultos-jóvenes de sexo femenino que fueron sometidos a anestesia general con fármaco propofol. Sobre dicha base de datos, se realizó un análisis espectral que permitió diferenciar el reposo ojos cerrados consciente del estado de anestesia según la actividad eléctrica cerebral respecto al aporte de las bandas de frecuencias: alfa, beta, theta, delta y gamma, con enfoque en un arreglo de electrodos ubicados en la zona frontal. Además, se evaluaron técnicas de paralelismo con el fin de lograr un mayor acercamiento al procesamiento en tiempo real de la información. Con los resultados de la evaluación fue relevante que la cantidad de datos a procesar fuera tal que se logre justificar la implementación de dichas técnicas para una mejora notable en la velocidad de procesamiento, y que para este estudio por cuestiones de diseño para la cantidad de datos fijados en la ventana de muestreo final, el uso de la paralelización de procesos no representa una ventaja en comparación a la ejecución en serie del algoritmo diseñado.