Alumnas de Ingeniería Biomédica de la Universidad Nacional de Córdoba crearon SafePulse, un dispositivo que monitorea movimientos durante el sueño y alerta a contactos de emergencia ante posibles crisis epilépticas.
Delfina Cid (24) y Lucía Giuffrida (25), estudiantes de Ingeniería Biomédica de la Universidad Nacional de Córdoba, desarrollaron SafePulse, un dispositivo destinado a detectar crisis epilépticas tónico-clónicas durante el sueño.
El dispositivo, con forma de brazalete similar a un reloj inteligente, se coloca en la mano dominante antes de dormir. Un algoritmo analiza en tiempo real los patrones de movimiento y, ante una secuencia compatible con una crisis, activa una alarma local y notifica automáticamente a los contactos de emergencia cargados en una aplicación móvil desarrollada por las propias estudiantes.
“Cuando detecta patrones compatibles con una crisis, suena una alarma local y también te llama a través de la app, aunque el celular esté cerrado o sin volumen. Igual te vas a enterar”, explicó Cid a PERFIL CÓRDOBA.
La aplicación ofrece interfaces diferenciadas para pacientes, cuidadores y médicos, e incluye registro de medicación, dolores de cabeza y otras observaciones, además del historial de cada episodio detectado con intensidad, duración y severidad. Esa información queda disponible para el seguimiento clínico.
Origen del proyecto
La iniciativa surgió tras encuentros con pacientes y familias impulsados por la Fundación Espacio Epilepsia. “Escuchamos muchísimos testimonios y surgió la idea de hacer algo que pueda detectar los ataques durante la noche, que era el momento que más miedo les daba a las familias, sobre todo a las madres, de dejar solos a sus hijos con epilepsia”, relató Cid.
Entre los testimonios, hubo madres que dormían en la misma habitación que sus hijos por temor a una crisis nocturna y padres del interior provincial que dudaban en dejar viajar a sus hijos adolescentes a Córdoba por ese motivo.
Según datos manejados por las creadoras, en Argentina viven alrededor de 400.000 personas con epilepsia. Una parte de las crisis ocurre durante el sueño, escenario asociado al SUDEP (muerte súbita e inesperada en epilepsia). Un metaanálisis de 880 casos publicado en 2024 en la plataforma medRxiv, citado por el equipo, indica que siete de cada diez episodios de SUDEP ocurren durante la noche, sin testigos.
Validación y próximos pasos
El hardware, el algoritmo y la aplicación están desarrollados e integrados. En pruebas de banco con 30 ensayos y tres voluntarios sanos, el sistema mostró una sensibilidad del 100% (detectó todas las crisis simuladas) y una especificidad del 93,3%. Además, se realizaron quince noches de uso real por parte de las creadoras, sin falsas alarmas.
La siguiente etapa es la validación con pacientes con epilepsia, para lo cual se requieren dispositivos adicionales. El equipo trabaja con la doctora Flavia Nieto, del Sanatorio Allende, especialista en neurología y epilepsia, y evalúa el camino regulatorio ante la ANMAT con el asesoramiento de Juan Pablo Giglio, especialista en asuntos regulatorios médicos. El proyecto cuenta con la dirección de tesis de Walter Hugo Gómez y el asesoramiento de Ivana García, fundadora de Espacio Epilepsia.
“Más que el lado comercial y económico, lo que nos apasiona es poder hacer algo que realmente tenga un impacto”, sostuvo Cid. “Es una enfermedad tan estigmatizada que no hay estudios, no hay dispositivos que ayuden. Este dispositivo es para los pacientes, pero también es para sus familias”.
Búsqueda de inversores
SafePulse obtuvo el tercer puesto en el Programa Emprende U 2026, iniciativa de emprendedorismo universitario con participación de seis universidades del país. Con el prototipo funcional y la aplicación operativa, Cid y Giuffrida buscan empresas, instituciones de salud e inversores que financien la validación ampliada y el proceso de habilitación regulatoria para su comercialización como producto médico.
El modelo de negocio proyectado combina la venta única del dispositivo con una aplicación de uso gratuito, y contempla el desarrollo futuro de herramientas predictivas a partir de los datos registrados.