Modelo de red neuronal para evaluar convulsiones epilépticas utilizando señales neuro-fisiológicas, en grupos específicos de personas

Resumen

Este artículo presenta un modelo de red neuronal para evaluar convulsiones epilépticas utilizando señales neurofisiológicas registradas mediante electroencefalogramas (EEG). La investigación utiliza el Dataset público CHB-MIT, que contiene más de 980 horas de grabaciones EEG de 24 pacientes epilépticos.Se implementaron dos enfoques de evaluación: validación cruzada y evaluación a nivel de población de pacientes. Los resultados muestran un rendimiento excepcional en validación cruzada (96.22% de sensibilidad y 99.6% de especificidad), mientras que a nivel de población se alcanzó una sensibilidad de 81.35% y especificidad de 88.57% excluyendo el 20% de pacientes con alta variabilidad. El modelo propuesto supera significativamente a trabajos previos, especialmente en métricas críticas como la Precisión+. Esta investigación revela tanto el potencial como las limitaciones de los sistemas automatizados para el diagnóstico de epilepsia, destacando la heterogeneidad neurológica individual como el principal desafío para la generalización algorítmica.