{"id":24783,"date":"2025-11-07T11:01:40","date_gmt":"2025-11-07T11:01:40","guid":{"rendered":"https:\/\/natus.com\/insights\/efficiency-advantages-neuro-ai-technology-for-eeg\/"},"modified":"2026-01-26T20:03:53","modified_gmt":"2026-01-26T20:03:53","slug":"ventajas-de-eficiencia-de-la-tecnologia-de-ia-en-neurologia-para-eeg","status":"publish","type":"insights","link":"https:\/\/natus.com\/es\/insights\/ventajas-de-eficiencia-de-la-tecnologia-de-ia-en-neurologia-para-eeg\/","title":{"rendered":"Ventajas de eficiencia de la tecnolog\u00eda de IA en neurolog\u00eda para EEG"},"content":{"rendered":"","protected":false},"author":2,"template":"","insight_type":[319],"insights_category":[449],"insights_tag":[484],"class_list":["post-24783","insights","type-insights","status-publish","hentry","insight_type-neuro","insights_category-eeg","insights_tag-ai-es"],"acf":{"content_blocks":[{"acf_fc_layout":"hero_insights","_acfe_flexible_layout_title":null,"_acfe_flexible_toggle":null,"hero_insights":{"module_id":"n651a1bdf6995b","module_class":"","background_color":"#00aaa7","intro":"","h1":"Ventajas de eficiencia de la tecnolog\u00eda de IA en neurolog\u00eda para EEG","insights_image":{"ID":14924,"id":14924,"title":"Efficiency AI_Insights 1300x500","filename":"Efficiency-AI_Insights-1300x500-1.png","filesize":963063,"url":"https:\/\/natus.com\/wp-content\/uploads\/Efficiency-AI_Insights-1300x500-1.png","link":"https:\/\/natus.com\/es\/insights\/ventajas-de-eficiencia-de-la-tecnologia-de-ia-en-neurologia-para-eeg\/efficiency-ai_insights-1300x500-2\/","alt":"How can Ai help improve efficiency for EEG neurodiagnostic professionals?","author":"2","description":"","caption":"","name":"efficiency-ai_insights-1300x500-2","status":"inherit","uploaded_to":24783,"date":"2023-10-12 21:02:58","modified":"2023-10-12 21:03:25","menu_order":0,"mime_type":"image\/png","type":"image","subtype":"png","icon":"https:\/\/natus.com\/wp-includes\/images\/media\/default.png","width":1300,"height":500,"sizes":{"thumbnail":"https:\/\/natus.com\/wp-content\/uploads\/Efficiency-AI_Insights-1300x500-1.png","thumbnail-width":128,"thumbnail-height":49,"medium":"https:\/\/natus.com\/wp-content\/uploads\/Efficiency-AI_Insights-1300x500-1.png","medium-width":1300,"medium-height":500,"medium_large":"https:\/\/natus.com\/wp-content\/uploads\/Efficiency-AI_Insights-1300x500-1-768x295.png","medium_large-width":768,"medium_large-height":295,"large":"https:\/\/natus.com\/wp-content\/uploads\/Efficiency-AI_Insights-1300x500-1.png","large-width":1300,"large-height":500,"1536x1536":"https:\/\/natus.com\/wp-content\/uploads\/Efficiency-AI_Insights-1300x500-1.png","1536x1536-width":1300,"1536x1536-height":500,"2048x2048":"https:\/\/natus.com\/wp-content\/uploads\/Efficiency-AI_Insights-1300x500-1.png","2048x2048-width":1300,"2048x2048-height":500}}}},{"acf_fc_layout":"simple_content","_acfe_flexible_layout_title":null,"_acfe_flexible_toggle":null,"content_full_width_landing":{"module_options":{"":null,"module_id":"n65235aa0431c8","module_class":"","module_background_type":"color","module_background_color":"#f1f1f1","module_background_image":false,"module_background_video":"","activate_custom_padding":false,"padding_top_desktop":0,"padding_top_tablet":"","padding_top_mobile":"","padding_bottom_desktop":"","padding_bottom_tablet":"","padding_bottom_mobile":"","activate_custom_margin":false,"margin_top_desktop":"","margin_top_tablet":"","margin_top_mobile":"","margin_bottom_desktop":"","margin_bottom_tablet":"","margin_bottom_mobile":"","disable_on":[],"content_alignment_desktop":"left","content_alignment_tablet":"left","content_alignment_mobile":"left"},"content":"<p>En un panorama de r\u00e1pida evoluci\u00f3n de las TI sanitarias, la IA ha surgido como una fuerza fundamental para ayudar a los profesionales de la salud a ser m\u00e1s eficientes. La adopci\u00f3n de la IA en el campo m\u00e9dico depende de la especialidad y la aplicaci\u00f3n, con algunas \u00e1reas que avanzan m\u00e1s r\u00e1pido que otras. Durante muchos a\u00f1os, la cardiolog\u00eda, por ejemplo, ha utilizado la IA para pruebas de ECG y adquisici\u00f3n de im\u00e1genes con el fin de detectar con mayor facilidad anomal\u00edas card\u00edacas sutiles y realizar evaluaciones m\u00e1s oportunas. Lo mismo ocurre en radiolog\u00eda y mamograf\u00eda, donde el<a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC7592467\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> uso de la tecnolog\u00eda de IA se ha disparado en la \u00faltima d\u00e9cada<\/a>.<sup>i<\/sup><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Las <a href=\"https:\/\/www.neurologyindia.com\/article.asp?issn=0028-3886;year=2018;volume=66;issue=4;spage=934;epage=939;aulast=Ganapathy\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">aplicaciones de la IA para la neurolog\u00eda son muchas<\/a>, desde permitir la cirug\u00eda rob\u00f3tica aut\u00f3noma y predecir los resultados de la cirug\u00eda de epilepsia, hasta la autoclasificaci\u00f3n de im\u00e1genes para los neuroonc\u00f3logos.<sup>ii<\/sup><a href=\"#_ftn1\" name=\"_ftnref1\"><\/a> Sin embargo, dentro del campo de la IA en neurolog\u00eda, que avanza con rapidez, algunos de los mayores beneficios proceden del <a href=\"https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamaneurology\/fullarticle\/2806244\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">uso de la IA para la interpretaci\u00f3n de EEG.<\/a><sup>iii<\/sup> A medida que estas herramientas evolucionan y pasan de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s tradicionales a tecnolog\u00edas que incorporan aprendizaje profundo, neur\u00f3logos, epilept\u00f3logos, personal de neurodiagn\u00f3stico y otros profesionales sanitarios est\u00e1n experimentando un notable aumento en la eficiencia que, a la vez que reduce los costes, mejora los resultados de salud.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Las grabaciones de EEG generan grandes cantidades de datos, por lo que no es de extra\u00f1ar que durante las \u00faltimas cuatro d\u00e9cadas <a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC8615531\/\">se haya utilizado el aprendizaje autom\u00e1tico en alg\u00fan tipo de clasificaci\u00f3n de EEG.<sup>iv<\/sup><\/a> Al identificar r\u00e1pidamente las posibles anomal\u00edas, los algoritmos tradicionales han ayudado durante mucho tiempo a los neur\u00f3logos y equipos de cuidados neurol\u00f3gicos a priorizar los casos cr\u00edticos, lo que permite intervenciones m\u00e1s oportunas en pacientes con trastornos neurol\u00f3gicos graves. Es muy \u00fatil que ya existan grandes cantidades de registros de EEG validados, lo que proporciona a las herramientas de IA una amplia informaci\u00f3n de la que aprender.<\/p>\n<p><a href=\"#_ftnref1\" name=\"_ftn1\"><\/a><\/p>\n<h6><\/h6>\n<h6><span style=\"color: #008b96;\"><strong>Confianza en la IA para la revisi\u00f3n del EEG<\/strong><\/span><\/h6>\n<p>Los algoritmos avanzados actuales se entrenan con enormes conjuntos de datos validados, entrenando a las herramientas para reconocer anomal\u00edas sutiles en las formas de onda del EEG que podr\u00edan pasar desapercibidas en la observaci\u00f3n humana. <a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC6108188\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La IA en neurolog\u00eda es especialmente valiosa en escenarios de monitoreo a largo plazo,<\/a> donde es esencial identificar tendencias o cambios a lo largo del tiempo.<sup>v<\/sup> Al se\u00f1alar autom\u00e1ticamente las desviaciones de los patrones de referencia, los algoritmos garantizan que los neur\u00f3logos puedan abordar con prontitud incluso aquellas afecciones neurol\u00f3gicas que evolucionan r\u00e1pidamente.<sup>vi<\/sup><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, los algoritmos de aprendizaje profundo y las redes neuronales entrenadas correctamente en grandes conjuntos de datos debidamente anotados pueden reducir significativamente el tiempo que los equipos de neurocuidado dedican a la interpretaci\u00f3n del EEG como resultado de la monitorizaci\u00f3n a largo plazo (LTM), ambulatoria y rutinaria.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Se espera que las herramientas de IA para EEG reduzcan el tiempo y aumenten la eficiencia en varias \u00e1reas destacadas, entre ellas:<\/p>\n<ul>\n<li><span style=\"color: #008b96;\"><strong>Extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas.<\/strong> <\/span>Las se\u00f1ales de EEG son complejas y contienen grandes cantidades de informaci\u00f3n, por lo que la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas de las se\u00f1ales de EEG es un elemento cr\u00edtico para el \u00e9xito del aprendizaje autom\u00e1tico, concretamente, de los algoritmos de aprendizaje profundo. <a href=\"https:\/\/iopscience.iop.org\/article\/10.1088\/1741-2552\/ab260c\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Las revisiones sistem\u00e1ticas sobre el uso de la IA para la decodificaci\u00f3n neuronal de las se\u00f1ales de EEG <\/a> han demostrado ser muy prometedoras, ya que los algoritmos de aprendizaje profundo destacan en el reconocimiento de patrones intrincados dentro de conjuntos de datos grandes y complejos, identificando las correlaciones ocultas dentro de los modelos de redes neuronales que los m\u00e9todos tradicionales de interpretaci\u00f3n de EEG a menudo pasan por alto.<sup>vii<\/sup><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong><span style=\"color: #008b96;\">Detecci\u00f3n de eventos espec\u00edficos. <\/span> <\/strong>Al ser capaces de analizar grandes cantidades de datos, reconocer patrones intrincados y hacer predicciones precisas, los algoritmos pueden identificar eventos espec\u00edficos en las grabaciones de EEG con m\u00e1s rapidez que los m\u00e9todos tradicionales. El aprendizaje profundo ha demostrado ser altamente competente en la detecci\u00f3n de convulsiones epil\u00e9pticas; por ejemplo, reduce significativamente el tiempo de revisi\u00f3n de las grabaciones de EEG, que puede ser de algunas horas o incluso d\u00edas para un solo paciente con convulsiones. Gracias a la capacidad de extraer autom\u00e1ticamente caracter\u00edsticas relevantes de los datos de EEG, los modelos de aprendizaje profundo, <a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC8718399\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">como las redes neuronales convolucionales o recurrentes, <\/a> pueden detectar con mayor rapidez y precisi\u00f3n los eventos convulsivos, incluso en grabaciones ruidosas o complejas.<sup>viii<\/sup><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong><span style=\"color: #008b96;\">Seguimiento a largo plazo. <\/span><\/strong>Las herramientas de EEG basadas en IA son cada vez m\u00e1s valiosas para el seguimiento a largo plazo (LTM), en el que se generan grandes vol\u00famenes de datos durante horas o d\u00edas. Estos sistemas pueden identificar y priorizar autom\u00e1ticamente los eventos cl\u00ednicamente relevantes, ayudando a los m\u00e9dicos a gestionar los registros prolongados de manera m\u00e1s eficiente y efectiva. Al reconocer patrones de EEG individualizados que se correlacionan con afecciones espec\u00edficas o respuestas al tratamiento, la IA tambi\u00e9n puede respaldar planes de atenci\u00f3n m\u00e1s personalizados adaptados al perfil neurol\u00f3gico de cada paciente. Esto garantiza que no se pasen por alto sucesos cr\u00edticos, incluso cuando el personal no est\u00e9 revisando activamente los datos.<\/li>\n<\/ul>\n<h6><\/h6>\n<h6><span style=\"color: #008b96;\"><strong>Interacci\u00f3n colaborativa entre humanos e inteligencia artificial<\/strong><\/span><\/h6>\n<p>La instituci\u00f3n Brookings define el concepto de colaboraci\u00f3n entre humanos y m\u00e1quinas como una relaci\u00f3n que consta de tres elementos: el ser humano, la m\u00e1quina y las interacciones e interdependencias entre ellos. En tareas altamente complejas, como el an\u00e1lisis de EEG, la IA tiene el potencial de mejorar enormemente los resultados cuando se utiliza para aumentar y respaldar las capacidades humanas. Una vez que se establece la confianza entre los equipos de neuroasistencia y la tecnolog\u00eda de IA, esta asociaci\u00f3n da lugar a un enfoque sin\u00e9rgico que va mucho m\u00e1s all\u00e1 de lo que cualquiera de los dos podr\u00eda lograr por separado. Por otro lado, cuando escasea la experiencia humana, las herramientas de IA pueden reducir significativamente el tiempo de diagn\u00f3stico, mejorando el acceso a la atenci\u00f3n neurol\u00f3gica en comunidades remotas y desatendidas.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Muchas herramientas de IA contin\u00faan aprendiendo a medida que reciben nuevos datos, utilizando la retroalimentaci\u00f3n humana para perfeccionar y acelerar el rendimiento de los algoritmos. En el contexto de autoSCORE, sin embargo, el modelo utiliza un algoritmo validado, no de aprendizaje, que se mantiene constante a lo largo del tiempo para garantizar la fiabilidad y la reproducibilidad. <a href=\"https:\/\/natus.com\/neuro\/autoscore-ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">El inmenso valor de autoSCORE<\/a> radica en la aplicaci\u00f3n de un marco coherente y validado para la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de eventos, que el experto humano revisa, valida e interpreta. Esta divisi\u00f3n de funciones garantiza la eficiencia y la coherencia sin comprometer la supervisi\u00f3n o el juicio cl\u00ednico.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>La integraci\u00f3n de la IA en el an\u00e1lisis de EEG acelera procesos que tradicionalmente podr\u00edan tardar muchas horas, lo que aumenta significativamente la eficiencia de los equipos de atenci\u00f3n neurol\u00f3gica. De cara al futuro, las herramientas de IA para la neurolog\u00eda tienen un enorme potencial. Los avances en el aprendizaje profundo y el reconocimiento de patrones seguir\u00e1n perfeccionando la detecci\u00f3n de eventos y ayudar\u00e1n a identificar anomal\u00edas a\u00fan m\u00e1s sutiles en intervalos de tiempo cada vez m\u00e1s cortos. A medida que la inteligencia artificial evoluciona, se configurar\u00e1 el futuro de la interpretaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de los electroencefalogramas, colaborando con los m\u00e9dicos para lograr un enfoque m\u00e1s preciso, eficiente y centrado en el paciente de la asistencia neurol\u00f3gica.<\/p>\n<p><!--HubSpot Call-to-Action Code --><span id=\"hs-cta-wrapper-a0cec4ab-373f-40cc-8133-bf16a3cf6595\" class=\"hs-cta-wrapper\"><span id=\"hs-cta-a0cec4ab-373f-40cc-8133-bf16a3cf6595\" class=\"hs-cta-node hs-cta-a0cec4ab-373f-40cc-8133-bf16a3cf6595\"><!-- [if lte IE 8]>\n\n\n<div id=\"hs-cta-ie-element\"><\/div>\n\n\n<![endif]--><a href=\"https:\/\/cta-redirect.hubspot.com\/cta\/redirect\/3002890\/a0cec4ab-373f-40cc-8133-bf16a3cf6595\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" id=\"hs-cta-img-a0cec4ab-373f-40cc-8133-bf16a3cf6595\" class=\"hs-cta-img alignright\" style=\"border-width: 0px;\" src=\"https:\/\/no-cache.hubspot.com\/cta\/default\/3002890\/a0cec4ab-373f-40cc-8133-bf16a3cf6595.png\" alt=\"practical applications of artificial intelligence in EEG\" \/><\/a><\/span><\/span><br \/>\n<span id=\"hs-cta-wrapper-a0cec4ab-373f-40cc-8133-bf16a3cf6595\" class=\"hs-cta-wrapper\"><script src=\"https:\/\/js.hscta.net\/cta\/current.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><script type=\"text\/javascript\"> hbspt.cta.load(3002890, 'a0cec4ab-373f-40cc-8133-bf16a3cf6595', {\"useNewLoader\":\"true\",\"region\":\"na1\"}); <\/script><\/span><!-- end HubSpot Call-to-Action Code --><\/p>\n<hr \/>\n<p><span style=\"font-size: 12px;\"><strong><span style=\"color: #008b96;\">FUENTES<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 11px;\">1. Dobkin PL. Art of medicine, art as medicine, and art for medical education. Can Med Educ J. 2020 Dec 7;11(6):e172-e175. doi: 10.36834\/cmej.70298. PMID: 33349773; PMCID: PMC7749674.<br \/>\n2. Ganapathy Krishnan, Abdul Shabbir Syed, Nursetyo Aldilas Achmad. \u201cArtificial intelligence in neurosciences: A clinician&#8217;s perspective\u201d Neurology India 2018, Volume 66, Issue Number 4, Page 934-939<br \/>\n3. Saeidi M, Karwowski W, Farahani FV, Fiok K, Taiar R, Hancock PA, Al-Juaid A. Neural Decoding of EEG Signals with Machine Learning: A Systematic Review. Brain Sci. 2021 Nov 18;11(11):1525. doi: 10.3390\/brainsci11111525. PMID: 34827524; PMCID: PMC8615531.<br \/>\n4. Varatharajah Y, Berry B, Cimbalnik J, Kremen V, Van Gompel J, Stead M, Brinkmann B, Iyer R, Worrell G. Integrating artificial intelligence with real-time intracranial EEG monitoring to automate interictal identification of seizure onset zones in focal epilepsy. Neural Eng. 2018 Aug;15(4):046035. doi: 10.1088\/1741-2552\/aac960. Epub 2018 Jun 1. PMID: 29855436; PMCID: PMC6108188.<br \/>\n5. Deep learning-based electroencephalography analysis: a systematic review. Yannick Roy5,1, Hubert Banville5,2,3, Isabela Albuquerque4, Alexandre Gramfort2, Tiago H Falk4 and Jocelyn Faubert1. Published 14 August 2019 \u2022 \u00a9 2019 IOP Publishing Ltd. Journal of Neural Engineering, Volume 16, Number 5Citation Yannick Roy et al 2019 J. Neural Eng. 16 051001DOI 10.1088\/1741-2552\/ab260c<br \/>\n6. He C, Liu J, Zhu Y, Du W. Data Augmentation for Deep Neural Networks Model in EEG Classification Task: A Review. Front Hum Neurosci. 2021 Dec 17;15:765525. doi: 10.3389\/fnhum.2021.765525. PMID: 34975434; PMCID: PMC8718399.<br \/>\n7. Djanian S, Bruun A, Nielsen TD. Sleep classification using Consumer Sleep Technologies and AI: A review of the current landscape. Sleep Med. 2022 Dec;100:390-403. doi: 10.1016\/j.sleep.2022.09.004. Epub 2022 Sep 22. PMID: 36206600.<br \/>\n8. Kent Jessica, HealthITAnalytics. (2020, June 30). Artificial intelligence detects epileptic seizures in real time. https:\/\/healthitanalytics.com\/news\/artificial-intelligence-detects-epileptic-seizures-in-real-time<br \/>\n9. Resnick, D., &amp; Wessel, D. (2021, February 18). Building Trust in human-machine teams. Brookings. https:\/\/www.brookings.edu\/articles\/building-trust-in-human-machine-teams\/<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 11px;\">052217 RevC<\/span><\/p>\n"}},{"acf_fc_layout":"related_articles","_acfe_flexible_layout_title":null,"_acfe_flexible_toggle":null,"related_articles":{"module_options":{"":null,"module_id":"n651a1bdf93439","module_class":"","module_background_type":"color","module_background_color":"","module_background_image":false,"module_background_video":"","activate_custom_padding":false,"padding_top_desktop":0,"padding_top_tablet":"","padding_top_mobile":"","padding_bottom_desktop":"","padding_bottom_tablet":"","padding_bottom_mobile":"","activate_custom_margin":false,"margin_top_desktop":"","margin_top_tablet":"","margin_top_mobile":"","margin_bottom_desktop":"","margin_bottom_tablet":"","margin_bottom_mobile":"","disable_on":[],"content_alignment_desktop":"left","content_alignment_tablet":"left","content_alignment_mobile":"left"},"intro_text":"Art\u00edculos 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