Diseño E Implementación De Un Indice Para Monitoreo De Profundidad Anestésica Basado En Procesamiento Digital De La Señal De Electroencefalograma Y Variables De Actividad Autonómica

El monitoreo del estado de conciencia durante procedimientos quirúrgicos que implican anestesia generalcorresponde a uno de los actuales retos en el campo de la medicina. Usualmente, la profundidad anestésicase determina mediante criterios clínicos como presión sanguínea, ritmo cardíaco, movimientos corporales,nivel de saturación de oxígeno y ciclos respiratorios. Esta metodología aunque popular en la mayoría desalas de operación, no es fiable ya que carece de un parámetro cuantitativo que evidencie el estado deconciencia cerebral en relación con la profundidad anestésica.Durante la anestesia general se puede presentar un estado conocido como anestesia consciente o depercepción intraoperatoria, las experiencias mas comunes van desde escuchar conversaciones,experimentar deseos de moverse sin poderlo realizar, terror, inseguridad, miedo al dolor, dolor, parálisis,impotencia para escapar mentalmente. Lo anterior puede producir en el paciente trastornos del sueño,depresión, pesadillas, ansiedad generalizada, preocupación por la muerte, miedo a hospitales y posibledesarrollo de trastorno de estres postraumático [1] . Lo anterior se debe principalmente a la carencia de unparámetro cuantitativo que determine con exactitud el grado de profundidad anestésica. Debido a esto, lacreación de instrumentos cuantitativos que permitan la evaluación del estado de conciencia se ha convertidoen una prioridad para la anestesiología. Hoy en día las mediciones cuantitativas se realizan con base en laseñal de electroencefalograma (EEG) utilizando dispositivos que emplean técnicas como análisis biespectralde señales (BIS), Entropía y Potenciales evocados auditivos [2], sin embargo la literatura reportaambigüedad en la reducción de despertares intraoperatorios cuando se monitoriza con estos dispositivos[3,4,5], dado que todos estos instrumentos presentan errores probablemente debido a interferenciaseléctricas y a la dificultad para representar formas de ondas complejas mediante técnicas matemáticas quepermitan establecer un indicador digital simplificado.El proyecto propone, diseñar e implementar un dispositivo electrónico para monitorear la profundidadanestésica, aplicando técnicas avanzadas de procesamiento digital de señales de EEG, tales como análisisde entropía, wavelet, espigas de onda delta, audio EEG e inteligencia artificial en el diseño de un algoritmomatemático que permita extraer información relevante del EEG, y mediante redes neuronales artificialesintegrar variables de actividad autonómica para realizar una clasificación de siete estados de profundidadanestésica correspondientes con cada uno de los estados evaluados mediante el Modified Observer'sAssessment of Alertness and Sedation Scale, los resultados de clasificación serán validados con el goldstandard. Finalmente el algoritmo será implementado en sistemas embebidos, para lograr un dispositivoelectrónico de apoyo a procedimientos clínicos, con el fin de realizar un monitoreo fiable que permita un uso apropiado del agente anestésico y de esta forma evitar los eventos de percepción intraoperatoria.

Sin abstract

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