Modelo Vectorial para la Inferencia del Estado Cognitivo de Pacientes en Estados Derivados del Coma

• Esteban Velásquez R. ^[1] ; Alejandro Cardona M. ^[1] ; Alejandro Peña P. ^[1]
  1. [1] Escuela de Ingeniería de Antioquia, Colombia
• Localización: RISTI: Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, ISSN-e 1646-9895, Nº. 13, 2014, págs. 65-81
• Idioma: español
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    The traditional method to evaluate the conscious state of an individual consists in applying a stimulus and analyzing the response. However this technique is limited when the person cannot response evidentially to that stimulus, as are derived state coma patients. In such cases, a direct connection to the brain is required to detect the response. Therefore, in this paper we develop and analyze a computational model employing support vector machines (SVM) to infer the cognitive state of derived state coma patients using an affordable electroencephalography neuroheadset. The results given by the proposed model confirmed that the model can correctly classify the cognitive state in at least 4 out of 5 tests in control patients, which can be translated in the contribution of a low cost system for the analysis of the conscious state and the possible following communication with some derived state coma patients by defined medical protocols. Thus, this system is a contribution for clinics and hospitals as a potential diagnostic tool.

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    La forma tradicional de evaluar el estado de conciencia de un individuo, ha sido mediante la aplicación de estímulos y el análisis de sus respuestas, sin embargo, esta técnica se ve limitada cuando el individuo es incapaz de responder evidentemente ante un estímulo, como es el caso de los pacientes en estados derivados del coma. En estos casos, se requiere de una conexión directa con el cerebro del paciente para detectar una respuesta. Por consiguiente, en este artículo se desarrolla y analiza un modelo computacional basado en los principios de las máquinas de soporte vectorial (MSV), para inferir el estado cognitivo de pacientes en estados derivados del coma, mediante la utilización de un equipo de electroencefalografía comercial. Los resultados obtenidos, mostraron que el modelo logró clasificar correctamente una tarea cognitiva en al menos cuatro de cada cinco pruebas en pacientes de control, lo que se traduce en la obtención de un sistema de bajo costo para el análisis del estado de conciencia y para la posible comunicación con algunos pacientes en estados derivados del coma mediante protocolos médicos definidos. De esta manera, este sistema se presenta como un gran aporte para las clínicas y centros hospitalarios, como herramienta potencial de diagnóstico para este tipo de pacientes.