ABONNEZ VOUS A NOTRE NEWSLETTERDes chercheurs de l’ Université Ben-Gurion du Néguev (BGU) ont développé un appareil portable capable de prédire les crises d’épilepsie à venir pour les personnes sujettes aux crises selon le JPost.
L’appareil peut générer un avertissement avancé pour le porteur en prédisant une crise imminente environ une heure avant même qu’elle ne commence.
Le BGU a concédé sa technologie innovante à NeuroHelp afin qu’elle puisse faire progresser la technologie et la commercialiser éventuellement. Neurohelp est une start-up israélienne fondée par BGN Technologies, incubée au sein de l’accélérateur Oazis de BGU.
Aux États-Unis seulement, au moins 3,4 millions d’adultes et d’enfants vivent avec l’épilepsie et les taux de nouveaux diagnostics augmentent, selon les Centers for Disease Control and Prevention.
Selon les recherches de BGU , environ 30% des patients ne répondent pas correctement aux médicaments utilisés pour contrôler l’épilepsie et vivent donc sans savoir quand leur prochaine crise pourrait avoir lieu. Le BGU espère que l’appareil portable sera une solution viable pour aider à améliorer leur qualité de vie et réduire les risques.
«L’épilepsie qui n’est pas correctement contrôlée par des médicaments est répandue, représentant jusqu’à 30% des cas d’épilepsie, et par conséquent, un dispositif de prévision des crises précis et facile à utiliser est un besoin médical hautement nécessaire et non satisfait», a déclaré le président de NeuroHelp, le Dr Hadar Ron .
«Les dispositifs actuels d’alerte aux crises peuvent détecter les crises lorsqu’elles se produisent, et la plupart dépendent des changements de mouvement, tels que les spasmes musculaires ou les chutes», a déclaré Ron. « Epiness est unique en ce sens qu’il peut prédire une crise à venir et permettre aux patients et à leurs soignants de prendre des mesures de précaution et de prévenir les blessures. »
Epiness utilise «la surveillance basée sur l’EEG de l’activité cérébrale avec des algorithmes d’apprentissage automatique propriétaires» pour prédire les crises imminentes sans avoir besoin de quantités exorbitantes d’électrodes EEG, en optimisant le placement des électrodes le long du cuir chevelu.
Les «algorithmes d’apprentissage automatique sont conçus pour filtrer le bruit qui n’est pas lié à l’activité cérébrale, extraire des mesures informatives de la dynamique cérébrale sous-jacente et faire la distinction entre l’activité cérébrale avant une crise d’épilepsie attendue et l’activité cérébrale lorsqu’une crise ne devrait pas se produire, « BGU a expliqué plus en détail.
Les dispositifs actuels de prédiction des crises peuvent alerter une crise en temps réel, mais la solution BGU est la première à donner une heure d’avertissement à l’avance.
«Les crises d’épilepsie exposent les patients épileptiques à divers risques évitables, y compris les chutes, les brûlures et autres blessures», a déclaré le Département des sciences cognitives et cérébrales du BGU et le fondateur scientifique de NeuroHelp, le Dr Oren Shriki, qui a dirigé la recherche au BGU. «Malheureusement, il n’existe actuellement aucun dispositif de prévision des crises pouvant alerter les patients et leur permettre de se préparer aux crises à venir.
« Nous sommes donc très heureux que les algorithmes d’apprentissage automatique que nous avons développés permettent une prédiction précise des crises imminentes jusqu’à une heure avant leur apparition », a ajouté Shriki. «Puisque nous avons également montré que nos algorithmes permettent une réduction significative du nombre d’électrodes EEG nécessaires, le dispositif que nous développons est à la fois précis et convivial. Nous développons actuellement un prototype qui sera évalué dans des essais cliniques plus tard cette année. »
L’algorithme de l’appareil a été testé et développé à l’aide d’un grand ensemble de données EGG provenant de personnes souffrant d’épilepsie.
«Les données des patients ont été divisées en courts segments qui étaient soit préictaux [pré-crise] ou inter-ictaux. Plusieurs algorithmes d’apprentissage automatique avec des complexités différentes ont été formés sur des données d’entraînement pré-allouées (comprenant 80% des données EEG initiales), et leurs performances de prédiction ainsi que les performances dépendantes des électrodes ont été évaluées sur les 20% restants des données », a expliqué BGU. « L’algorithme avec les meilleures performances de prédiction a atteint un niveau de précision de 97%, avec des performances quasi optimales maintenues (95%) même avec relativement peu d’électrodes. »
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