Diagnóstico cEEG asistido por IA de convulsiones neonatales en la unidad de cuidados intensivos neonatales

La aparición de convulsiones neonatales puede ser el primer y quizás el único signo clínico de un trastorno del sistema nervioso central en el recién nacido. La incidencia de convulsiones neonatales es variable según la edad gestacional. La etiología de las convulsiones puede indicar la presencia de una etiología potencialmente tratable y debe impulsar una evaluación inmediata para determinar la causa e iniciar una terapia específica para la etiología. Es importante destacar que el tratamiento temprano de las convulsiones afecta positivamente el desarrollo neurológico a largo plazo del bebé. Sin embargo, incluso cuando se dispone de monitorización electroencefalográfica continua (cEEG), la disponibilidad de experiencia in situ para interpretar las señales cEEG es limitada y, en la práctica, el diagnóstico todavía se basa únicamente en los signos clínicos. El estudio anterior indicó que la detección confiable de convulsiones fue tan pequeña como el 10 % de los eventos de convulsiones. Por lo tanto, se ha desarrollado una herramienta temprana de detección automatizada de convulsiones basada en el aprendizaje automático. La falta de una herramienta automatizada de detección de convulsiones ha sido validada en la cohorte de convulsiones neonatales externas. La evidencia sobre la utilidad de la herramienta de detección automática de convulsiones sigue siendo incierta. Este es un estudio de precisión diagnóstica diseñado doble ciego, continuo y prospectivo. El estudio tiene como objetivo validar la precisión de la herramienta de diagnóstico cEEG asistida por inteligencia artificial (IA) que compara la interpretación manual de cEEG como el estándar de oro de las convulsiones neonatales en las unidades de cuidados intensivos neonatales. El análisis de sensibilidad y especificidad es para evaluar la precisión de la herramienta de diagnóstico cEEG asistida por IA.