Un appareil portable de l'université de Ben Gourion  pourrait changer la donne pour les épileptiques

Le système Epiness, basé sur des algorithmes d'apprentissage automatique et une surveillance de l'activité cérébrale basée sur l'EEG, peut prédire les crises à venir jusqu'à une heure avant le début.

Une percée pour les patients épileptiques?
Des chercheurs de l'Université Ben-Gourion du Néguev ont mis au point un dispositif pour détecter et prédire les crises d'épilepsie.

L'appareil Epiness portable, dont la technologie est basée sur des algorithmes d'apprentissage automatique et une surveillance de l'activité cérébrale basée sur l'EEG, peut générer un avertissement avancé pour une crise à venir qui sera envoyé au smartphone d'un utilisateur jusqu'à une heure avant son apparition.

Les algorithmes 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 épileptique attendue et l'activité cérébrale lorsqu'une crise ne devrait pas se produire.

Jusqu'à 30% des patients épileptiques ne répondent pas de manière adéquate aux médicaments antiépileptiques.

Pour ces patients, un dispositif viable de prédiction des crises pourrait offrir une amélioration substantielle de la qualité de vie, leur permettant d'éviter les blessures liées aux crises. Les dispositifs d'alarme de crise actuels peuvent détecter une crise en temps réel, mais ne sont pas en mesure de fournir des avertissements avancés de crises imminentes.

Le système a octroyé une licence de développement et de commercialisation à NeuroHelp, une entreprise qui a été récemment fondée par BGN Technologies, la société de transfert de technologie de BGU, et le Dr Oren Shriki du Département des sciences cognitives et cérébrales du BGU, qui est également NeuroHelp. fondateur scientifique.

«Les crises d'épilepsie exposent les patients atteints d'épilepsie à divers risques évitables, y compris les chutes, les brûlures et autres blessures», a déclaré Shriki.

" Malheureusement, il n'existe actuellement aucun dispositif de prévision des crises qui puisse 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 .

Comme 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 ultérieurement lors d'essais cliniques. », a ajouté Shikri.

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