Studie for å validere ny anfallsdeteksjonsalgoritme

Anfall er paroksysmal, unormal atferd som vanligvis er assosiert med endret bevissthet og hukommelsestap. Hyppigheten av anfall er ikke lett å dokumentere. Personen som lider av anfall kan være uvitende om at et anfall oppstår. Mange anfall, inkludert generaliserte store motoriske anfall, har stereotyp, kraftig motorisk aktivitet knyttet til hendelsene.

Foreløpig er nøyaktig anfallsdeteksjon avhengig av EEG og video som er begrenset av tid, størrelse og mobilitet. Anfallsdeteksjon kan også bruke biomarkører som bevegelsesmønstre beskrevet av gyroskoper. Disse enhetene kan overvåke bevegelsesmønstre som tilsvarer aktiviteten under anfall og føres i en logg over anfall uten pasientinnspill. Loggen kan brukes til å varsle pasienter eller pleiere om anfall.

Denne studien skal bestemme nøyaktigheten til et system som bruker en kommersiell, bærbar enhet knyttet til en datamaskinalgoritme basert i skyen som lagrer bevegelsesmønsteret og varsler pasienten og andre om et generalisert større motorisk anfall. Nøyaktigheten vil bli bestemt ved en sammenligning av systemdeteksjonene med samtidig innspilt videoelektroencefalogram, ansett som "gullstandarden" for anfallsdeteksjon.