En un laboratorio de neurología de Mayo Clinic, el ingeniero biomédico Dr. Benjamin Brinkmann investiga los ritmos eléctricos del cerebro durante días, semanas y meses para identificar patrones que permitan anticipar crisis epilépticas. Su trabajo integra datos de electroencefalografía prolongada, constantes vitales e imágenes médicas, con herramientas de inteligencia artificial capaces de interpretar señales complejas y convertirlas en información clínica útil para orientar decisiones terapéuticas y mejorar la seguridad de los pacientes.
La epilepsia es un trastorno neurológico caracterizado por crisis recurrentes, generadas por descargas eléctricas súbitas en el cerebro que pueden afectar movimiento, lenguaje o conciencia. Aunque muchos pacientes logran control con fármacos, quienes presentan epilepsia farmacorresistente enfrentan episodios impredecibles que alteran su autonomía, aumentan el riesgo de lesiones y condicionan su vida cotidiana, especialmente en actividades como conducir, trabajar o realizar tareas que impliquen exposición a peligros físicos.
Brinkmann colabora con especialistas en epilepsia para identificar con mayor precisión dónde se originan las crisis en el cerebro, un dato clave para quienes podrían beneficiarse de cirugía o terapias avanzadas. Su meta a largo plazo no es solo anticipar los episodios, sino intervenir antes de que comiencen, utilizando sistemas capaces de detectar señales tempranas y activar respuestas terapéuticas automatizadas, reduciendo así la frecuencia e impacto de las convulsiones en pacientes con cuadros complejos.
Uno de los estudios liderados por el investigador evaluó un pequeño implante subcutáneo colocado detrás de la oreja, diseñado para registrar actividad cerebral continua mientras las personas realizan su vida diaria. A diferencia de los diarios de crisis —frecuentemente incompletos— el dispositivo ofreció un registro objetivo y prolongado. Durante 15 meses se recopilaron más de 72.000 horas de datos y se detectaron 754 crisis, casi el doble de las reportadas manualmente por los participantes.
Aproximadamente la mitad de quienes participaron utilizó el implante más de 20 horas al día y afirmó que no interfería en su rutina. Los resultados muestran que la monitorización domiciliaria prolongada permite identificar patrones que no aparecen en consultas breves. Esto facilita ajustar tratamientos, evaluar respuesta a medicamentos y comprender mejor la variabilidad individual de las crisis, un factor crucial para personalizar terapias y reducir riesgos asociados a eventos imprevistos.
El equipo también evaluó un reloj inteligente equipado con sensores de frecuencia cardíaca, movimiento, conductancia de la piel y temperatura corporal. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, el sistema analizó estas señales fisiológicas para anticipar crisis. Publicaciones científicas reportan que el modelo logró predecir alrededor del 75% de los episodios con baja tasa de falsas alarmas, un avance relevante para convertir la tecnología portátil en apoyo clínico real.
Según Brinkmann, incluso unos minutos de advertencia pueden ser decisivos. Las alertas permitirían sentarse, avisar a un cuidador o evitar actividades de riesgo. A futuro, estos sistemas podrían activar intervenciones automáticas, como administración de fármacos o estimulación cerebral suave cuando se detecte alto riesgo. El objetivo es transformar la atención de la epilepsia en un modelo preventivo, donde la tecnología actúe antes de que el episodio ocurra.
Estos desarrollos forman parte del programa BIONIC de Mayo Clinic, orientado a crear soluciones de neuromodulación bioelectrónica capaces de detectar alteraciones y responder en tiempo real en cerebro y sistema nervioso. La combinación de IA, implantes y dispositivos portátiles abre una nueva etapa en la comprensión de la epilepsia, acercando la posibilidad de sistemas que no solo observen, sino que protejan activamente a quienes viven con esta enfermedad.
