Resumen

La enfermedad de Alzheimer (EA) es un trastorno progresivo que afecta las funciones cerebrales cognitivas y comienza muchos años antes de sus manifestaciones clínicas. Un biomarcador que proporcione una medida cuantitativa de los cambios en el cerebro debido a la EA en las etapas iniciales sería útil para el diagnóstico temprano de la EA, pero esto implicaría tratar con un gran número de personas porque hasta el 50% de los pacientes con demencia no reciben un diagnóstico formal. Por lo tanto, existe la necesidad de biomarcadores precisos, de bajo costo y fáciles de usar que podrían utilizarse para detectar la EA en sus etapas iniciales. Potencialmente, los biomarcadores basados en electroencefalograma (EEG) pueden desempeñar un papel vital en el diagnóstico temprano de la EA, ya que pueden cumplir con estas necesidades. Este es un estudio transversal que tiene como objetivo demostrar la utilidad de las medidas de complejidad del EEG en el diagnóstico temprano de la EA. Nos hemos centrado

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Enfermedad de Alzheimer; EEG; Biomarcadores; Diagnóstico temprano; Medidas de complejidad; Detección de EA
• Keywords:Alzheimers disease; Eeg; Biomarkers; Early diagnosis; Complexity measures; Ad detection