ES2869184T3

ES2869184T3 - Sistemas para determinar en lazo cerrado la configuración de los parámetros de estimulación de un sistema de estimulación eléctrica

Info

Publication number: ES2869184T3
Application number: ES17791838T
Authority: ES
Inventors: David Blum; Hemant Bokil; Sherry Lin; Michael Moffitt
Original assignee: Boston Scientific Neuromodulation Corp
Current assignee: Boston Scientific Neuromodulation Corp
Priority date: 2016-10-14
Filing date: 2017-10-13
Publication date: 2021-10-25
Anticipated expiration: 2037-10-13
Also published as: AU2017341910A1; US11752348B2; JP2019531149A; EP3493876A1; US20180104500A1; US10603498B2; WO2018071865A1; AU2017341910B2; US20200155859A1; JP6828149B2; CN109803719B; CN109803719A; EP3493876B1; US20230355992A1

Abstract

Un sistema informático para facilitar la configuración de la programación de un generador de pulsos implantable asociado a un paciente, que comprende: un procesador; una memoria; y una lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos, almacenada en la memoria, y configurada, cuando la ejecuta el procesador, para interactuar con las instrucciones de control del generador de pulsos implantable (GPI) realizando las siguientes acciones: a) incorporar uno o más motores de aprendizaje automático, generando automáticamente un conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación que afectan, cada uno, a un aspecto de estimulación del GPI; b) reenviar el conjunto propuesto generado automáticamente de valores de parámetros de estimulación para configurar los parámetros de estimulación del GPI con el conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación; c) recibir uno o más valores de respuesta clínica como consecuencia de que el GPI esté configurado con el conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación; caracterizado porque dicha lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos está configurada, además, para d) predecir, mediante la incorporación de uno o más motores de aprendizaje automático y el uso de dicho uno o más valores de respuesta clínica, al menos un valor de respuesta terapéutica para cada uno de una pluralidad de conjuntos de valores de parámetros de estimulación sin probar; e) seleccionar, en función de los valores de respuesta terapéutica previstos y a una distancia de cada conjunto de valores de parámetros de estimulación sin probar de uno o más valores de parámetros de estimulación previamente probados, un conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación de la pluralidad de conjuntos de valores de parámetros de estimulación sin probar; f) reenviar el conjunto propuesto revisado para configurar los parámetros de estimulación del GPI con el conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación; y g) repetir las acciones c) a f) hasta que o a no ser que se alcance una condición de detención o que dicho uno o más valores de respuesta clínica recibidos indiquen un valor que corresponda a una indicación de respuesta terapéutica dentro de la tolerancia designada.

Description

DESCRIPCIÓN

Sistemas para determinar en lazo cerrado la configuración de los parámetros de estimulación de un sistema de estimulación eléctrica

Campo

La presente invención se refiere al campo de los sistemas de estimulación eléctrica implantables y a los procedimientos para crear y utilizar estos sistemas. La presente invención también se refiere a los sistemas y procedimientos para facilitar la determinación y la configuración de los parámetros de estimulación para programar un sistema de estimulación eléctrica.

Antecedentes

Los sistemas de estimulación eléctrica implantables han demostrado servir como tratamiento en una amplia variedad de enfermedades y trastornos. Por ejemplo, los sistemas de estimulación de la médula espinal se han utilizado como modalidad terapéutica para el tratamiento de síndromes con dolor crónico. La estimulación nerviosa periférica se ha utilizado para tratar los síndromes con dolor crónico y la incontinencia, aunque aún se están investigando otras aplicaciones. Los sistemas de estimulación eléctrica funcional se han utilizado para recuperar cierta funcionalidad en las extremidades paralizadas de pacientes con lesiones en la médula espinal. La estimulación del cerebro, tal como la estimulación cerebral profunda, se puede utilizar para tratar varias enfermedades o trastornos.

Se han desarrollado estimuladores que proporcionan terapia en una variedad de tratamientos. Un estimulador puede incluir un módulo de control (con un generador de pulsos), uno o más cables y una matriz de electrodos estimuladores en cada cable. Los electrodos estimuladores están en contacto con o cerca de los nervios, músculos u otro tejido que deba ser estimulado. El generador de pulsos del módulo de control genera los pulsos eléctricos que se envían a través de los electrodos al tejido corporal.

El documento US 2016/0136443 A1 desvela un sistema para almacenar programas de estimulación o conjuntos de parámetros de estimulación, que incluye al menos una memoria; al menos uno de: i) varios programas de estimulación o ii) varios conjuntos de parámetros de estimulación almacenados en dicha al menos una memoria de los distintos dispositivos remotos con respecto al sistema y que se utilizan para estimular a pacientes diferentes; al menos un procesador acoplado a dicha al menos una memoria, para extraer los programas de estimulación o conjuntos de parámetros de estimulación almacenados de dicha al menos una memoria cuando se solicite y para almacenar programas de estimulación o conjuntos de parámetros de estimulación adicionales en dicha al menos una memoria; y un mecanismo de comunicaciones, acoplado a dicho al menos un procesador para enviar los programas de estimulación o conjuntos de parámetros de estimulación almacenados a un dispositivo externo y para recibir programas de estimulación o conjuntos de parámetros de estimulación adicionales de dispositivos externos.

Breve sumario

La invención se define en las reivindicaciones adjuntas. Una realización es un sistema que facilita la configuración de la programación de un generador de pulsos implantable asociado a un paciente con el uso de programación en lazo cerrado, incluyendo el sistema un procesador informático y una memoria que almacena la lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos. El procesador ejecuta la lógica de retroalimentación del generador de pulsos para interactuar con las instrucciones de control de un generador de pulsos implantable mediante las siguientes acciones: incorporar uno o más motores de aprendizaje automático, generando automáticamente un conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación que afectan, cada uno, a un aspecto de estimulación del GPI (generador de pulso implantable); reenviar el conjunto de valores de parámetros de estimulación propuesto generado automáticamente para configurar los parámetros de estimulación del GPI en consecuencia; recibir uno o más valores de respuesta clínica como consecuencia de que el GPI esté configurado con el conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación; generar automáticamente, mediante la incorporación de uno o más motores de aprendizaje automático, un conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación teniendo en cuenta los valores de respuesta clínica recibidos; reenviar el conjunto propuesto revisado para configurar los parámetros de estimulación del GPI con el conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación; y repetir la recepción de uno o más valores de respuesta clínica como consecuencia de que el GPI esté configurado con el conjunto propuesto revisado, generando automáticamente, mediante la incorporación de uno o más motores de aprendizaje automático, un conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación, y reenviar el conjunto propuesto revisado de parámetros de estimulación para configurar los parámetros de estimulación del GPI en consecuencia, hasta que o a no ser que se alcance una condición de detención o que dicho uno o más valores de respuesta clínica recibidos indiquen un valor que corresponda a una indicación de respuesta terapéutica dentro de la tolerancia designada.

En al menos algunas realizaciones del sistema, el GPI es un estimulador cerebral profundo.

En al menos algunas realizaciones del sistema, los valores de parámetros de estimulación que afectan, cada uno, a un aspecto de estimulación del GPI incluyen uno o más de: determinación de electrodos, amplitud de corriente, frecuencia de corriente, ancho de pulso, propagación y/o focos de estimulación, y/o geometría del tejido estimulado.

En al menos algunas realizaciones del sistema, al menos un parámetro de estimulación indica una ubicación de un electrodo dispuesto en un cable del estimulador eléctrico. En algunas de estas realizaciones, el electrodo es un electrodo anular o un electrodo segmentado.

En al menos algunas realizaciones del sistema, al menos un parámetro de estimulación indica la ubicación de un electrodo, lo que limita la corriente hacia una sola dirección.

En al menos algunas realizaciones del sistema, dicho uno o más valores de respuesta clínica son recibidos automáticamente desde un sensor asociado al paciente. En al menos algunas de estas realizaciones, la recepción de los valores de respuesta clínica desde los sensores permite automatizar, o al menos semiautomatizar, la programación del GPI, con el fin de que el médico no tenga que estar presente para programar el GPI.

En al menos algunas realizaciones del sistema, la lógica de control de la retroalimentación del generador de pulsos incorpora varias técnicas de aprendizaje automático para generar automáticamente el conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación y/o el conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación. En al menos algunas de estas realizaciones, las técnicas de aprendizaje automático se emplean de forma simultánea. En al menos algunas realizaciones, las diversas técnicas de aprendizaje se clasifican (o categorizan) automáticamente en función de la capacidad para generar un conjunto de valores de parámetros de estimulación que corresponda a la indicación de respuesta terapéutica dentro de la tolerancia designada o en función de otras métricas. Estas clasificaciones pueden cambiar en una misma configuración de parámetros de estimulación o entre distintas sesiones.

En al menos algunas realizaciones del sistema, la generación automática de un conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación mediante la incorporación de uno o más motores de aprendizaje automático comprende, además, utilizar dicho uno o más motores de aprendizaje automático, generar automáticamente uno o más valores de respuesta terapéutica previstos para una pluralidad de valores de la pluralidad de parámetros de estimulación del GPI, para los cuales aún no se ha recibido ninguna respuesta clínica; y seleccionar automáticamente un conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación para configurar el GPI en función, en parte, de al menos uno de los valores de respuesta terapéutica previstos. En al menos algunas de estas realizaciones, se emplean varios motores de aprendizaje automático para generar varias predicciones de dicho uno o más valores de respuesta terapéutica previstos. En al menos algunas de estas realizaciones, el conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación para configurar el GPI tiene en cuenta al menos uno de los valores de respuesta terapéutica para determinar y probar el siguiente conjunto de valores de parámetros de estimulación.

En al menos algunas realizaciones del sistema, la generación automática del conjunto de valores propuesto revisado de la pluralidad de parámetros de estimulación se basa en una o más reglas. En al menos algunas de estas realizaciones, las reglas categorizan los conjuntos de valores propuestos restantes posibles. En al menos algunas de estas realizaciones, las reglas incluyen al menos una de: una regla basada en volver a probar ubicaciones dentro de una serie de repeticiones, una regla basada en la proximidad matemática entre los conjuntos propuestos de valores de parámetros de estimulación y los conjuntos de valores de parámetros de estimulación ya probados, una regla basada en los valores de un parámetro de estimulación que derivan en efectos secundarios, y/o una regla basada en el tamaño de la diferencia entre los valores de un mismo parámetro de estimulación.

En al menos algunas realizaciones del sistema, la recepción de uno o más valores de respuesta clínica como consecuencia de que el GPI esté configurado con el conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación indica si se ha producido algún efecto secundario no deseado.

En al menos algunas realizaciones del sistema, el conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación se determina en cada repetición posterior en orden de contacto, en el que el orden de contacto significa probar a lo largo de un primer contacto hasta que los efectos secundarios sean demasiado antes de probar el siguiente contacto proximal en un cable. En al menos algunas realizaciones del sistema, el conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación se determina en cada repetición posterior eligiendo selectivamente los contactos a lo largo del eje principal de un cable y modificando otros parámetros de estimulación para cada contacto elegido de forma selectiva.

En al menos algunas realizaciones del sistema, el conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación se determina al azar en cada repetición posterior, en función de un modelo del paciente, un algoritmo de búsqueda espacial, o modificando el tamaño del salto hasta un conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación. En otras realizaciones, el conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación se puede determinar utilizando otras técnicas o reglas.

Otra realización es un procedimiento para facilitar la configuración de la programación de un estimulador eléctrico asociado a un paciente utilizando programación en lazo cerrado, que incluye: recibir una indicación de una pluralidad de parámetros de estimulación y una indicación de un valor de respuesta terapéutico deseado; generar automáticamente un conjunto propuesto inicial de valores de los parámetros de estimulación para probar el estimulador eléctrico programado según estos valores iniciales; que un receptor reciba una indicación de los resultados clínicos en función de la prueba del estimulador eléctrico programado, en el que la indicación recibida indica un valor de respuesta terapéutica; generar automáticamente, con el uso de aprendizaje automático, uno o más valores de respuesta terapéutica previstos para una pluralidad de valores de la pluralidad de parámetros de estimulación, para los cuales aún no se ha recibido ninguna indicación de resultados clínicos; generar automáticamente e indicar el siguiente conjunto propuesto de valores de los parámetros de estimulación para probar el estimulador eléctrico programado en consecuencia, en función, en parte, de al menos uno de los valores de respuesta terapéutica previstos; y repetir las acciones de recepción de la indicación de los resultados clínicos en función de la prueba del estimulador eléctrico programado; generar automáticamente, utilizando el aprendizaje automático, dicho uno o más valores de respuesta terapéutica previstos, y generar automáticamente e indicar el siguiente conjunto propuesto de valores de los parámetros de estimulación para probar el estimulador eléctrico programado en consecuencia, hasta que o a no ser que se alcance una condición de detención o que la indicación recibida de los resultados clínicos indique un valor de respuesta terapéutica dentro de la tolerancia designada.

En algunas realizaciones del procedimiento, el estimulador eléctrico es un generador de pulsos implantable. En algunas realizaciones del procedimiento, al menos un parámetro de estimulación indica una ubicación de un electrodo dispuesto en un cable del estimulador eléctrico. En algunas realizaciones del procedimiento, el electrodo es un electrodo anular o un electrodo segmentado. En algunas realizaciones del procedimiento, al menos un parámetro de estimulación genera la estimulación por corriente en varias direcciones a la vez. En algunas realizaciones del procedimiento, al menos un parámetro de estimulación indica la ubicación de un electrodo, lo que limita la corriente hacia una sola dirección.

En al menos algunas realizaciones del procedimiento, la pluralidad de valores de los parámetros de estimulación incluye uno o más de: la ubicación de los electrodos, amplitud de corriente, frecuencia de corriente, ancho de pulso, propagación de la estimulación, y/o geometría del tejido estimulado.

En al menos algunas realizaciones del procedimiento, la recepción de la indicación de los resultados clínicos en función de la prueba del receptor con un estimulador eléctrico indica si se ha producido algún efecto secundario no deseado.

En al menos algunas realizaciones del procedimiento, la generación automática, con el uso de aprendizaje automático, de uno o más valores de respuesta terapéutica previstos para una pluralidad de valores de la pluralidad de parámetros de estimulación, para los cuales aún no se ha recibido ninguna indicación de resultados clínicos, utiliza un conjunto de datos de entrenamiento basado en los datos anteriores del receptor o de otros receptores.

En al menos algunas realizaciones del procedimiento, la indicación de los resultados clínicos en función de la prueba del estimulador eléctrico en un receptor se recibe desde un repositorio de datos.

En al menos algunas realizaciones del procedimiento, el conjunto propuesto inicialmente de los valores de parámetros de estimulación se determina utilizando los datos extraídos en las sesiones previas de programación del estimulador eléctrico.

En al menos algunas realizaciones del procedimiento, se emplean simultáneamente varias técnicas de aprendizaje automático para generar varias predicciones de dicho uno o más valores de respuesta terapéutica previstos, y estas diversas técnicas de aprendizaje automático se clasifican automáticamente en función de la capacidad para proporcionar una predicción exacta de una medición de respuesta terapéutica.

En al menos algunas realizaciones del procedimiento, la generación automática del siguiente conjunto propuesto de valores de los parámetros de estimulación determina el siguiente conjunto propuesto categorizando los posibles conjuntos de valores de parámetros de estimulación en función de una o más reglas. En al menos algunas de estas realizaciones, las reglas categorizan los conjuntos de valores propuestos posibles. En al menos algunas de estas realizaciones, las reglas incluyen al menos una de: una regla basada en volver a probar ubicaciones dentro de una serie de repeticiones, una regla basada en la proximidad matemática entre los conjuntos propuestos de valores de parámetros de estimulación y los conjuntos de valores de parámetros de estimulación ya probados, una regla basada en los valores de un parámetro de estimulación que derivan en efectos secundarios, y/o una regla basada en el tamaño de la diferencia entre los valores de un mismo parámetro de estimulación.

En al menos algunas realizaciones del procedimiento, el siguiente conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación se determina en cada repetición posterior en orden de contacto, en el que el orden de contacto significa probar a lo largo de un primer contacto hasta que los efectos secundarios sean demasiado antes de probar el siguiente contacto proximal en un cable. En al menos algunas realizaciones del procedimiento, el siguiente conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación se determina en cada repetición posterior eligiendo selectivamente los contactos a lo largo del acceso principal de un cable y modificando otros parámetros de estimulación para cada contacto elegido de forma selectiva. En al menos algunas realizaciones del procedimiento, el siguiente conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación se determina al azar en cada repetición posterior, en función de un modelo del paciente o un algoritmo de búsqueda espacial. En al menos algunas realizaciones del procedimiento, el siguiente conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación se determina en cada repetición posterior modificando el tamaño del salto hasta el siguiente conjunto propuesto de valores combinados de la pluralidad de parámetros de estimulación.

En al menos algunas realizaciones del procedimiento, los límites de los valores están definidos para al menos algunos de la pluralidad de parámetros de estimulación.

En al menos algunas realizaciones del procedimiento, se considera que el procedimiento ha determinado una respuesta óptima en función del tiempo más rápido en el que determina: un valor de respuesta terapéutica que se encuentra dentro de la tolerancia designada, un valor de respuesta terapéutica más cercano al valor de respuesta terapéutica deseado, o menos uso de batería para algún valor de respuesta terapéutica dentro de la tolerancia designada.

Otra realización más es un medio legible por ordenador que tiene almacenadas en su interior instrucciones que incluyen cualquiera de las acciones de la lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos de cualquiera de las realizaciones del sistema descritas, o que incluyen cualquiera de las acciones de cualquiera de las realizaciones del procedimiento descritas.

En al menos una realización, el medio legible por ordenador incluye instrucciones que controlan un procesador informático para determinar automáticamente la configuración de la programación de un generador de pulsos implantable (GPI) asociado a un paciente llevando a cabo un procedimiento, que incluye: generar automáticamente un conjunto propuesto de valores de una pluralidad de parámetros de estimulación que afectan, cada uno, a un aspecto de la estimulación del GPI; hacer que los parámetros de estimulación del GPI se ajusten al conjunto propuesto generado automáticamente de valores de parámetros de estimulación; recibir uno o más valores de respuesta clínica como resultado de que el GPI se haya ajustado al conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación; generar automáticamente, mediante la incorporación de uno o más motores de aprendizaje automático, un conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación; hacer que los parámetros de estimulación del GPI se ajusten al conjunto propuesto revisado y generado automáticamente de valores de parámetros de estimulación; y repetir la recepción de dicho uno o más valores de respuesta clínica, generando automáticamente, mediante la incorporación de uno o más motores de aprendizaje automático, un conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación, y hacer que los parámetros de estimulación del GPI se ajusten al conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación hasta que o a menos que se haya alcanzado una condición de detención o que el o los valores de respuesta clínica recibidos indiquen un valor que corresponda a una medición de respuesta terapéutica dentro de una tolerancia designada.

En al menos una realización, el medio es una memoria en un sistema informático.

Breve descripción de los dibujos

Las realizaciones no limitantes y no exhaustivas de las presentes técnicas se describen haciendo referencia a los dibujos de a continuación. En estos, los números de referencia iguales se refieren a partes iguales en las diversas figuras, a no ser que se especifique lo contrario.

Para una mejor comprensión de las presentes técnicas, se hará referencia a la siguiente descripción detallada, que debe leerse en asociación con los dibujos adjuntos, en los que:

la figura 1 es una vista esquemática de un sistema de estimulación eléctrica, según las técnicas descritas;

la figura 2 es una vista lateral esquemática de una realización de un cable de estimulación eléctrica, según las técnicas descritas;

las figuras 3A-3H son vistas en perspectiva esquemáticas de distintas realizaciones de un extremo distal de un cable que contiene electrodos anulares y electrodos segmentados, según las técnicas descritas;

la figura 4 es un diagrama de bloques esquemático de una realización de un sistema informático, para programar un sistema de estimulación eléctrica según las técnicas descritas;

la figura 5 es un diagrama de bloques esquemático para un sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación para determinar la configuración de la programación del estimulador eléctrico según las técnicas descritas;

las figuras 6A-6K son pantallas de visualización de ejemplo de una interfaz de usuario para visualizar las determinaciones de los parámetros de estimulación con el uso del sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación según las técnicas descritas;

la figura 7 es un diagrama de flujo de ejemplo de un procedimiento de ejemplo para determinar la configuración de la programación del estimulador eléctrico según las técnicas descritas;

la figura 8 es un diagrama de flujo de ejemplo de un procedimiento de ejemplo para generar, con el uso de los valores de respuesta terapéutica previstos, un conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación que debe probarse;

la figura 9 es un ejemplo esquemático de los valores de ubicación probados en un mapa de efectos clínicos.

Descripción detallada

La presente invención se refiere al campo de los sistemas de estimulación eléctrica implantables y a los procedimientos para crear y utilizar estos sistemas. La presente invención también se refiere a sistemas y procedimientos para determinar automáticamente los valores de los parámetros de estimulación ventajosos utilizando técnicas de aprendizaje automático para explorar y/o ajustar los parámetros de un dispositivo de estimulación eléctrica.

Los sistemas de estimulación eléctrica implantables adecuados incluyen, aunque no de forma limitativa, al menos un cable con uno o más electrodos dispuestos en un extremo distal del cable y uno o más terminales dispuestos en uno o más extremos proximales del cable. Los cables incluyen, por ejemplo, cables percutáneos, cables de paleta, cables cuff (casquillo) o cualquier otra disposición de electrodos en un cable. Los ejemplos de sistemas de estimulación eléctrica con cables se encuentran, por ejemplo, en las patentes estadounidenses n.° 6.181.969; 6.516.227; 6.609.029; 6.609.032; 6.741.892; 7.244.150; 7.450.997; 7.672.734; 7.761.165; 7.783.359; 7.792.590; 7.809.446; 7.949.395; 7.974.706; 8.175.710; 8.224.450; 8.271.094; 8.295.944; 8.364.278; 8.391.985; y 8.688.235; y las publicaciones de solicitud de patente estadounidense n.° 2007/0150036; 2009/0187222; 2009/0276021; 2010/0076535; 2010/0268298; 2011/0005069; 2011/0004267; 2011/0078900; 2011/0130817; 2011/0130818; 2011/0238129; 2011/0313500; 2012/0016378; 2012/0046710; 2012/0071949; 2012/0165911; 2012/0197375; 2012/0203316; 2012/0203320; 2012/0203321; 2012/0316615; 2013/0105071; y 2013/01 97602. En la descripción de más adelante, se ejemplificará un cable percutáneo, aunque se entenderá que los procedimientos y sistemas descritos en el presente documento también son aplicables a cables de paleta y a otros cables.

Un cable de estimulación eléctrica (por ejemplo, estimulación profunda o estimulación de la médula espinal) incluye electrodos de estimulación que pueden ser electrodos anulares, electrodos segmentados que se extienden solo parcialmente alrededor de la circunferencia del cable, o cualquier otro tipo de electrodo o combinación de estos. Los electrodos segmentados se pueden proporcionar en conjuntos de electrodos, teniendo cada conjunto electrodos distribuidos circunferencialmente alrededor del cable en una posición longitudinal particular. Con fines ilustrativos, los cables, sistemas y procedimientos se describen en el presente documento para su uso en la estimulación cerebral profunda, aunque se entenderá que cualquiera de los cables, sistemas y procedimientos se podrán utilizar para aplicaciones que no sean la estimulación cerebral profunda, incluyendo la estimulación de la médula espinal, la estimulación de los nervios periféricos, la estimulación del ganglio de la raíz dorsal, o la estimulación de otros nervios, músculos y tejidos.

Pasando a la figura 1, una realización de un sistema de estimulación eléctrica 10 incluye uno o más cables de estimulación 12 y un generador de pulsos implantable (GPI) 14. El sistema 10 también puede incluir uno o más de un control remoto externo (CR) 16, un programador de especialista médico (PEM) 18, un estimulador de ensayo externo (EAE) 20 o un cargador externo 22.

El GPI 14 está conectado físicamente, opcionalmente a través de una o más extensiones de cable 24, al cable o cables de estimulación 12. Cada cable lleva varios electrodos 26 dispuestos en una matriz. El GPI 14 incluye circuitería de generación de pulsos que envía energía de estimulación eléctrica en forma, por ejemplo, de una forma de onda eléctrica pulsada (es decir, una serie temporal de pulsos eléctricos) a la matriz de electrodos 26 de acuerdo con un conjunto de parámetros de estimulación. El generador de pulsos implantable se puede implantar en el cuerpo de un paciente, por ejemplo, por debajo de la zona de la clavícula del paciente o en el interior de las nalgas o cavidad abdominal del paciente. El generador de pulsos implantable puede tener ocho o dieciséis canales de estimulación que pueden programarse de forma independiente para controlar la magnitud del estímulo de corriente de cada canal. En algunas realizaciones, el generador de pulsos implantable puede tener más o menos de ocho o dieciséis canales de estimulación (por ejemplo, 4, 6, 32 o más canales de estimulación). El generador de pulsos implantable puede tener uno, dos, tres, cuatro o más puertos para conector, para recibir los terminales de los cables.

El EAE 20 también puede conectarse físicamente, opcionalmente a través de las extensiones percutáneas del cable 28 y el cable externo 30, a los cables de estimulación 12. El EAE 20, que puede tener una circuitería de generación de pulsos similar a la del GPI 14, también envía la energía de estimulación eléctrica, por ejemplo, en forma de forma de onda eléctrica pulsada a la matriz de electrodos 26 de acuerdo con un conjunto de parámetros de estimulación. Una diferencia entre el ETS 20 y el GPI 14 es que el ETS 20 a menudo es un dispositivo no implantable que se utiliza a modo de ensayo después de haber implantado los cables de neuroestimulación 12 y antes de implantar el GPI 14, para probar la capacidad de respuesta de la estimulación que se ha de proporcionar. Cualquier función descrita en el presente documento con respecto al GPI 14 puede realizarse de manera similar con respecto al EAE 20.

El CR 16 puede utilizarse para comunicarse telemétricamente con o controlar el GPI 14 o el EAE 20 a través de un enlace para comunicaciones inalámbricas uni o bidireccional 32. Una vez que el GPI 14 y los cables de neuroestimulación 12 se han implantado, el CR 16 puede usarse para comunicarse telemétricamente con o controlar el GPI 14 a través de un enlace para comunicaciones uni o bidireccional 34. Esta comunicación o control permite encender y apagar el GPI 14 y programarlo con distintos conjuntos de parámetros de estimulación. El GPI 14 también puede operarse para modificar los parámetros de estimulación programados para controlar activamente las características de la energía de estimulación eléctrica producida por el GPI 14. El PEM 18 permite al usuario, por ejemplo, a un médico, programar los parámetros de estimulación del GPI 14 y del EAE 20 en el quirófano y en las sesiones de revisión.

El PEM 18 puede realizar su función comunicándose indirectamente con el GPI 14 o el EAE 20, mediante el CR 16, a través de un enlace para comunicaciones inalámbricas 36. Como alternativa, el PEM 18 puede comunicarse directamente con el g P i 14 o el EAE 20 a través de un enlace para comunicaciones inalámbricas (no mostrado). Los parámetros de estimulación proporcionados por medio del PEM 18 también se usan para programar el CR 16, de modo que los parámetros de estimulación puedan modificarse posteriormente operando el CR 16 en un modo autónomo (es decir, sin la ayuda del PEM 18).

A efectos de una mayor brevedad, no se van a describir adicionalmente en el presente documento los detalles del CR 16, PEM 18, EAE 20 y del cargador externo 22. En la patente estadounidense n.° 6.895.280, se desvelan los detalles de las realizaciones de ejemplo de estos dispositivos. Otros ejemplos de sistemas de estimulación eléctrica se pueden hallar en las patentes estadounidenses n.° 6.181.969; 6.516.227; 6.609.029; 6.609.032; 6.741.892; 7.949.395; 7.244.150; 7.672.734; y 7.761.165; 7.974.706; 8.175.710; 8.224.450; y 8.364.278; y en la publicación de solicitud de patente estadounidense n.° 2007/0150036.

La figura 2 es una vista lateral esquemática de una realización de un cable de estimulación eléctrica. La figura 2 ilustra un cable 110 con electrodos 125 dispuestos al menos parcialmente en torno a la circunferencia del cable 110, a lo largo de una porción de extremo distal del cable, y terminales 145 dispuestos a lo largo de una porción de extremo distal del cable. El cable 110 puede implantarse cerca o dentro de la porción deseada del cuerpo que deba estimularse, tal como, por ejemplo, el cerebro, la médula espinal u otros órganos o tejidos corporales. En un ejemplo de operación para la estimulación cerebral profunda, el acceso a la posición deseada en el cerebro se puede realizar perforando un orificio en el cráneo del paciente con un taladro craneal (denominado habitualmente "fresa") y coagulando y cortando la duramadre o capa externa del cerebro. El cable 110 se puede insertar en el cráneo y en el tejido cerebral con la ayuda de un estilete (no mostrado). El cable 110 se puede guiar hasta la ubicación diana dentro del cerebro con el uso, por ejemplo, de un bastidor estereotáctico y un sistema de motor de microaccionamiento. En algunas realizaciones, el sistema de motor de microaccionamiento puede ser total o parcialmente automático. El sistema de motor de microaccionamiento se puede configurar para llevar a cabo una o más de las siguientes acciones (de forma individual o en combinación): insertar el cable 110, hacer avanzar el cable 110, retraer el cable 110 o rotar el cable 110.

En algunas realizaciones, se pueden acoplar al generador de pulsos implantable o al sistema de motor de microaccionamiento dispositivos de medición acoplados a los músculos o a otros tejidos estimulados por las neuronas diana o una unidad sensible al paciente o al médico. El dispositivo de medición, el usuario o el médico pueden enviar una respuesta a través de los músculos diana u otros tejidos al electrodo o electrodos de estimulación o registro, para así identificar adicionalmente las neuronas diana y facilitar la colocación del electrodo o electrodos de estimulación. Por ejemplo, si las neuronas diana se dirigen hacia un músculo que experimenta temblores, el dispositivo de medición se puede utilizar para observar el músculo e indicar los cambios que se producen, por ejemplo, en la frecuencia o amplitud de los temblores, como respuesta a la estimulación de las neuronas. Como alternativa, el paciente o médico puede observar el músculo y proporcionar retroalimentación.

El cable 110 para estimulación cerebral profunda puede incluir electrodos de estimulación, electrodos de registro, o ambos. En al menos algunas realizaciones, el cable 110 es rotatorio para que los electrodos de estimulación puedan alinearse con las neuronas diana después de haberlas ubicado con el uso de los electrodos de registro.

Los electrodos de estimulación se pueden disponer sobre la circunferencia del cable 110 para estimular las neuronas diana. Los electrodos de estimulación pueden tener forma de anillo, de modo que las corrientes se proyecten desde cada electrodo de la misma manera en cada dirección, desde la posición del electrodo a lo largo de la longitud del cable 110. En la realización de la figura 2, dos de los electrodos 120 son electrodos anulares 120. Los electrodos anulares no permiten normalmente que la corriente de estímulo se dirija solo desde un rango angular limitado alrededor del cable. No obstante, los electrodos segmentados 130 pueden utilizarse para dirigir la corriente de estímulo hacia un rango angular seleccionado alrededor del cable. Cuando los electrodos segmentados se utilizan junto con un generador de pulsos implantable que proporciona un estímulo de corriente constante, se puede conseguir que la orientación de la corriente envíe de forma más precisa el estímulo hasta una posición alrededor de un eje de cable (es decir, posicionamiento radial alrededor del eje del cable). Para conseguir la orientación de la corriente, los electrodos segmentados se pueden utilizar además de o como una alternativa a los electrodos anulares.

El cable 100 incluye un cuerpo de cable 110, terminales 145 y uno o más electrodos anulares 120 y uno o más conjuntos de electrodos segmentados 130 (o cualquier otra combinación de electrodos). El cuerpo del cable 110 se puede conformar a partir de un material no conductor biocompatible, tal como, por ejemplo, un material polimérico. Los materiales poliméricos adecuados incluyen, aunque no de forma limitativa, silicona, poliuretano, poliurea, poliuretano-urea, polietileno o similares. Cuando se implanta en el cuerpo, el cable 100 puede estar en contacto con el tejido corporal durante períodos de tiempo prolongados. En al menos algunas realizaciones, el cable 100 tiene un diámetro en sección transversal de no más de 1,5 mm y se puede encontrar en el rango de 0,5 a 1,5 mm. En al menos algunas realizaciones, el cable 100 tiene una longitud de al menos 10 cm y la longitud de este 100 se puede encontrar en el rango de 10 a 70 cm.

Los electrodos 125 se pueden fabricar con el uso de un metal, aleación, óxido conductor o cualquier otro material biocompatible conductor adecuado. Entre los ejemplos de materiales adecuados se incluyen, aunque no de forma limitativa, platino, aleación de platino-iridio, iridio, titanio, tungsteno, paladio, paladio-rodio o similares.

Preferentemente, los electrodos se fabrican con un material biocompatible y que no se corroe sustancialmente en las condiciones de operación esperadas en el entorno operativo durante la duración de uso esperada.

Cada uno de los electrodos se puede utilizar o no (APAGADO). Cuando se utiliza el electrodo, este se puede utilizar como ánodo o cátodo y llevar corriente anódica o catódica. En algunos casos, un electrodo podría ser un ánodo durante un período de tiempo y un cátodo durante un período de tiempo.

Los cables de estimulación cerebral profunda y otros cables pueden incluir uno o más conjuntos de electrodos segmentados. Los electrodos segmentados pueden proporcionar una orientación de corriente mayor que los electrodos anulares porque abordan estructuras diana en la estimulación cerebral profunda o en otro tipo de estimulación que normalmente no son simétricas en torno al eje de la matriz de electrodos distal. En su lugar, una diana se puede ubicar en un lado de un plano que discurre a través del eje del cable. Mediante el uso de una matriz de electrodos segmentados radialmente ("MESR"), la orientación de corriente se puede llevar a cabo, no solo a lo largo de la longitud del cable, sino también alrededor de una circunferencia del cable. Esto proporciona un abordaje y suministro tridimensional preciso del estímulo de corriente en el tejido neuronal diana, al mismo tiempo que evita potencialmente la estimulación de otros tejidos. Los ejemplos de cables con electrodos segmentados se incluyen en las patentes estadounidenses n.° 8.473.061; 8.571.665; y 8.792.993; en las publicaciones de solicitud de patente estadounidense n.° 2010/0268298; 2011/0005069; 2011/0130803; 2011/0130816; 2011/0130817; 2011/0130818; 2011/0078900; 2011/0238129; 2012/0016378; 2012/0046710; 2012/0071949; 2012/0165911; 2012/197375; 2012/0203316; 2012/0203320; 2012/0203321; 2013/0197424; 2013/0197602; 2014/0039587; 2014/0353001; 2014/0358208; 2014/0358209; 2014/0358210; 2015/0045864; 2015/0066120; 2015/0018915; 2015/0051681; en las solicitudes de patente estadounidense con número de serie 14/557.211 y 14/286.797; y en la solicitud de patente provisional estadounidense n.° 62/113.291.

Sobre el cuerpo del cable 110 se puede disponer cualquier número de electrodos segmentados 130, incluyendo, por ejemplo, uno, dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, diez, once, doce, trece, catorce, quince, dieciséis o más electrodos segmentados 130. Se entenderá que se podrá disponer cualquier número de electrodos segmentados 130 a lo largo de la longitud del cuerpo del cable 110. Un electrodo segmentado 130 se extiende normalmente solo un 75 %, 67 %, 60 %, 50 %, 40 %, 33 %, 25 %, 20 %, 17 %, 15 % o menos alrededor de la circunferencia del cable.

Los electrodos segmentados 130 se pueden agrupar en conjuntos de electrodos segmentados, donde cada conjunto se dispone alrededor de una circunferencia del cable 100, en una porción longitudinal particular del cable 100. El cable 100 puede tener cualquier número de electrodos segmentados 130 en un conjunto determinado de electrodos segmentados. El cable 100 puede tener uno, dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho o más electrodos segmentados 130 en un conjunto determinado. En al menos algunas realizaciones, cada conjunto de electrodos segmentados 130 del cable 100 contiene el mismo número de electrodos segmentados 130. Los electrodos segmentados 130 dispuestos sobre el cable 100 pueden incluir un número distinto de electrodos respecto a dicho al menos otro conjunto de electrodos segmentados 130 dispuesto sobre el cable 100.

Los electrodos segmentados 130 pueden variar dependiendo del tamaño y la forma. En algunas realizaciones, los electrodos segmentados 130 son todos del mismo tamaño, forma, diámetro, ancho o área, o cualquier combinación de estos. En algunas realizaciones, los electrodos segmentados 130 de cada conjunto circunferencial (o incluso todos los electrodos segmentados dispuestos sobre el cable 100) pueden tener un tamaño y forma idénticos.

Cada conjunto de electrodos segmentados 130 se puede disponer alrededor de la circunferencia del cuerpo del cable 110 para conformar una forma sustancialmente cilíndrica alrededor del cuerpo del cable 110. La separación entre los electrodos individuales de un conjunto determinado de electrodos segmentados puede ser la misma o distinta de la separación entre los electrodos individuales de otro conjunto de electrodos segmentados sobre el cable 100. En al menos algunas realizaciones, los espacios, huecos o muescas iguales se disponen entre cada electrodo segmentado 130 alrededor de la circunferencia del cuerpo del cable 110. En otras realizaciones, los espacios, huecos o muescas entre electrodos segmentados 130 pueden tener tamaños o formas distintos. En otras realizaciones, los espacios, huecos o muescas entre electrodos segmentados 130 pueden ser uniformes en un conjunto particular de elementos segmentados 130 o en todos los conjuntos de electrodos segmentados 130. Los conjuntos de electrodos segmentados 130 se pueden colocar en intervalos irregulares o regulares a lo largo de una longitud del cuerpo del cable 110.

Los alambres conductores (no mostrados) que se conectan a los electrodos anulares 120 o a los electrodos segmentados 130 se extienden a lo largo del cuerpo del cable 110. Estos alambres conductores se pueden extender a través del material del cable 100 o a lo largo de una o más luces definidas por el cable 100, o por ambos. Los alambres conductores acoplan los electrodos 120, 130 a los terminales 145.

Las figuras 3A-3H ilustran distintas realizaciones de cables 300 con electrodos segmentados 330, electrodos anulares 320 opcionales o electrodos de punta 320a, y un cuerpo de cable 310. Los conjuntos de electrodos segmentados 330 incluyen, cada uno, dos (figura 3B), tres (figuras 3E-3H) o cuatro (figuras 3A, 3C y 3D) o cualquier otro número de electrodos segmentados, incluyendo, por ejemplo, tres, cinco, seis o más. Los conjuntos de electrodos segmentados 330 se pueden alinear entre sí (figuras 3A-3G) o estar escalonados (figura 3H).

Cuando el cable 100 incluye los dos tipos, electrodos anulares 120 y electrodos segmentados 130, los electrodos anulares 120 y los electrodos segmentados 130 se pueden disponer en una configuración apropiada. Por ejemplo, cuando el cable 100 incluye dos electrodos anulares 120 y dos conjuntos de electrodos segmentados 130, los electrodos anulares 120 pueden flanquear los dos conjuntos de electrodos segmentados 130 (véanse, por ejemplo, las figuras 2, 3A y 3E-3H: electrodos anulares 320 y electrodos segmentados 330). Como alternativa, los dos conjuntos de electrodos anulares 120 se pueden disponer proximales a los dos conjuntos de electrodos segmentados 130 (véase, por ejemplo, la figura 3C: electrodos anulares 320 y electrodos segmentados 330), o los dos conjuntos de electrodos anulares 120 se pueden disponer distales a los dos conjuntos de electrodos segmentados 130 (véase, por ejemplo, la figura 3D: electrodos anulares 320 y electrodos segmentados 330). Uno de los electrodos anulares puede ser un electrodo de punta (véase el electrodo de punta 320A de las figuras 3E y 3G). Debe entenderse que también son posibles otras configuraciones (por ejemplo, electrodos anulares y segmentados alternos, u otras similares).

Mediante la modificación de la ubicación de los electrodos segmentados 130 se puede seleccionar el distinto abordaje de las neuronas diana. Por ejemplo, la disposición de electrodos de la figura 3C puede ser útil si el médico prevé que la diana neuronal estará más cerca de la punta distal del cuerpo del cable 110, mientras que la disposición de electrodos de la figura 3D puede ser útil si el médico anticipa que las dianas neuronales estarán más cerca de un extremo proximal del cuerpo del cable 110.

Sobre el cable 100 se puede disponer cualquier combinación de electrodos anulares 120 y electrodos segmentados 130. Por ejemplo, el cable puede incluir un primer electrodo 120, dos conjuntos de electrodos segmentados; estando cada conjunto conformado por cuatro electrodos segmentados 130 y un electrodo anular final 120 al final del cable. Esta configuración se puede denominar, sin más, configuración 1-4-4-1 (figuras 3A y 3E: electrodos anulares 320 y electrodos segmentados 330). Puede ser útil hacer referencia a los electrodos con esta forma de anotación breve. Así, la realización de la figura 3C puede denominarse configuración 1-1-4-4, mientras que la realización de la figura 3D puede denominarse configuración 4-4-1-1. Las realizaciones de las figuras 3F, 3G y 3H se pueden denominar configuración 1-3-3-1. Otras configuraciones de electrodo incluyen, por ejemplo, una configuración 2-2-2-2, donde sobre el cable se disponen cuatro conjuntos de electrodos segmentados, y una configuración 4-4, donde se disponen sobre el electrodo dos conjuntos de electrodos segmentados, cada uno con cuatro electrodos segmentados 130. La configuración de electrodos 1-3-3-1 de las figuras 3F, 3G y 3H tiene dos conjuntos de electrodos segmentados, conteniendo cada conjunto tres electrodos dispuestos alrededor de la circunferencia del cable, flanqueados por dos electrodos anulares (figuras 3F y 3H) o un electrodo anular y un electrodo de punta (figura 3G). En algunas realizaciones, el cable incluye 16 electrodos. Las posibles configuraciones de un cable de 16 electrodos incluyen, aunque no de forma limitativa, 4-4-4-4; 8-8; 3-3-3-3-3-1 (y todos los reordenamientos de esta configuración); y 2-2-2 2-2-2-2-2.

Se puede utilizar cualquier otra disposición adecuada de electrodos segmentados y/o anulares que incluya, aunque no de forma limitativa, lo desvelado en la Solicitud de patente provisional estadounidense con número de serie 62/113.291 y en las Publicaciones de solicitud de patente estadounidense n.° 2012/0197375 y 2015/0045864. Como ejemplo, existen disposiciones en las que los electrodos segmentados se disponen helicoidalmente los unos con respecto a los otros. Una realización incluye una doble hélice.

Uno o más cables de estimulación eléctrica se pueden implantar en el cuerpo de un paciente (por ejemplo, en el cerebro o la médula espinal del paciente) y utilizarse para estimular el tejido circundante. El cable o los cables se acoplan al generador de pulsos implantable (tal como el GPI 14 de la figura 1). Después de su implantación, un médico programará el generador de pulsos implantable con el uso del programador del especialista médico, un control remoto u otro dispositivo de programación. Según al menos algunas técnicas de programación, el médico introduce los parámetros del estimulador de un programa de estimulación y este programa de estimulación se utiliza para estimular al paciente. El médico observa la respuesta del paciente. En al menos algunos casos, el médico le pide al paciente que describa, valore o proporcione de otra manera información acerca de los efectos de la estimulación, por ejemplo, qué parte del cuerpo se ve afectada, cómo de intenso es el efecto de estimulación, si hay efectos secundarios o efectos negativos, y otros datos.

En al menos algunos casos, el médico puede no estar cerca del paciente. Por ejemplo, el médico puede estar en otra sala, centro de tratamiento o atención, pueblo, ciudad o incluso país. Esto puede ser ventajoso ya que permite que los expertos médicos interactúen con los pacientes que están lejos sin tener que viajar o perder tiempo. Como ejemplo adicional, el paciente puede volver a casa tras la cirugía y el médico puede programar el dispositivo de forma remota mientras el paciente está en su casa.

No obstante, esta programación en remoto puede ser complicada, por ejemplo, por el ancho de banda limitado, porque haya pacientes con dificultad en el habla, porque haya pacientes sordos, porque haya pacientes que hablan un idioma distinto al del médico, que haya ruido en la conexión telefónica o de vídeo entre el paciente y el médico, que el paciente no escuche bien debido a prótesis auditivas, y por otros factores.

Así mismo, las técnicas actuales de programación de un sistema de estimulación eléctrica (tal como la programación del GPI 14 en la figura 1) son un proceso tedioso de ensayo y error que solo explora ciertos parámetros de programación posibles. Con la introducción de varias fuentes independientes de corriente y geometrías de cables complejas, la exploración de qué parámetros manipular y de cómo programarlos es más difícil de expresar y visualizar, así como de configurar y monitorizar.

Por consiguiente, en al menos algunos casos, puede ser conveniente programar el generador de pulsos implantable (u otro dispositivo de estimulación cerebral profunda) utilizando un sistema semi o totalmente automatizado, tal como el descrito en el presente documento, que obtiene retroalimentación del paciente, genera nuevos valores de parámetros del estimulador con el uso de técnicas de aprendizaje automático y las prueba para determinar si los valores de los parámetros han provocado una respuesta terapéutica más conveniente. Este procedimiento se repite hasta que se determina que los valores de los parámetros de estimulación provocan respuestas terapéuticas dentro de una tolerancia designada o hasta que se alcance una condición de detención. La retroalimentación que se obtiene se utiliza junto con las técnicas de aprendizaje automático para explorar el espacio de parámetros de estimulación en busca de valores de parámetros que potencialmente proporcionan mejores resultados para el paciente, una programación más rápida del dispositivo, una mayor duración de la batería y/o controlen varias fuentes de corriente independientes y cables direccionales. A la determinación de qué valores de parámetros provocan las respuestas terapéuticas dentro de la tolerancia designada o dentro de otros parámetros potencialmente especificables (tal como con menos uso de batería y el más rápido) también se la denomina hallar los valores "óptimos" de los parámetros de estimulación.

En algunos casos, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación es completamente automático y las respuestas a los cambios en los valores de parámetros de estimulación se obtienen de uno o más sensores asociados al paciente. Disponer de un sensor permite que el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación monitorice directamente la respuesta en vez de depender de una entrada de datos potencialmente subjetiva de la retroalimentación del paciente. Este sistema automatizado envía un lazo de retroalimentación a un sistema de control basado en aprendizaje automático que intenta elegir de forma inteligente nuevos valores de parámetros en función de las observables del paciente (u otros datos del paciente) y de un conjunto de reglas. La programación en lazo de retroalimentación de un estimulador cerebral profundo con el uso de técnicas de aprendizaje automático se comenta con mayor detalle con respecto a las figuras 5-8. La estimulación cerebral profunda se utiliza en el presente documento como ejemplo de los sistemas y procedimientos, pero se entenderá que los sistemas y procedimientos se pueden utilizar en otras técnicas de estimulación que incluyen, aunque no de forma limitativa, la estimulación de la médula espinal, la estimulación de los nervios periféricos, la estimulación de algún órgano, y otras.

En al menos una realización, un sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación, tal como el descrito en las figuras 5-8, puede tener en cuenta el tipo de electrodo (por ejemplo, anular o segmentado), así como la ubicación del electrodo sobre el cable. Estos tipos distintos de electrodos generan complicaciones en la exploración del espacio de parámetros de estimulación al determinar los valores óptimos de los parámetros. Ya que el sistema de control determina cómo moverse dentro del espacio de parámetros de estimulación para explorar el siguiente conjunto de valores de parámetros que deba probarse, el sistema se puede mover de forma distinta entre electrodos segmentados que de un electrodo anular a un electrodo segmentado, de un electrodo anular a un electrodo anular, etc. Así, los tipos distintos de electrodos que puede haber presentes en un cable pueden hacer que un sistema de control en lazo de retroalimentación de los parámetros de estimulación de ejemplo genere diferentes cálculos y determinaciones.

En al menos algunos casos, el médico responsable puede querer adaptar los parámetros de estimulación (por ejemplo, qué contactos de electrodo de estimulación utilizar, la amplitud del pulso de estimulación (como la amplitud de la corriente o tensión, dependiendo del estimulador utilizado), el ancho de pulso de estimulación, la frecuencia de estimulación, u otros (o cualquier combinación de estos)) en un paciente determinado, para así mejorar la efectividad del tratamiento.

El procedimiento de programación que se lleva a cabo en la estimulación eléctrica tradicional (tal como la estimulación cerebral profunda o de la médula espinal) a menudo se realiza en una sesión inicial y, en al menos algunos casos, en sesiones posteriores. El procedimiento puede suponer, por ejemplo, probar distintos conjuntos de parámetros de estimulación (que pueden incluir variaciones en los electrodos que se seleccionan, así como distintos parámetros eléctricos, tal como la amplitud, duración, frecuencia de pulso y otros) y anotar cuándo existe un efecto terapéutico beneficioso o un efecto secundario no deseado. En al menos algunas realizaciones, el médico realiza una revisión monopolar probando cada electrodo individualmente y registrando los efectos terapéuticos/beneficiosos y los efectos secundarios de cada electrodo del cable, correspondientes a distintos valores de la amplitud de estimulación u otros parámetros de estimulación. El médico también puede llevar a cabo revisiones bipolares y multipolares utilizando dos o más electrodos.

A diferencia de estos procedimientos convencionales, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación aquí descrito se puede utilizar para proporcionar información (por ejemplo, qué parámetros de estimulación establecer y en qué valores) o se puede integrar en otros componentes de un sistema de estimulación para establecer los parámetros de estimulación mientras se programa el dispositivo. Por ejemplo, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación se puede integrar en el software de programación (tal como el software del GPI). Así mismo, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación se puede integrar en el software de respuesta clínica para proporcionar recomendaciones o una nueva configuración en función de las respuestas clínicas observadas (o detectadas). En al menos algunas realizaciones, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación, el software de programación y el software de respuesta clínica están todos integrados.

En al menos algunos de estos casos, el médico puede utilizar el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación para monitorizar un paciente durante la programación, transferir los datos (tal como los valores de los parámetros de estimulación) a otro dispositivo, o puede que no se vea involucrado: el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo cerrado se puede utilizar para determinar los parámetros de estimulación y configurar el dispositivo del paciente sin presencia del médico.

Se contemplan todos estos cambios de ubicación del sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación en el entorno general de un sistema de estimulación y el grado de implicación del médico.

La figura 4 ilustra una realización de un dispositivo informático 400 para ejecutar las realizaciones de software, hardware o firmware de un sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación. El dispositivo informático 400 incluye un procesador 402 y una memoria 404, una pantalla 406 y un dispositivo de entrada 408. Opcionalmente, el dispositivo informático 400 se puede conectar o integrar de otra manera en el sistema de estimulación eléctrica 412 (tal como el sistema 10 de la figura 1). Por ejemplo, en algunas realizaciones, el dispositivo informático 400 forma parte del sistema de estimulación eléctrica 412, tal como parte del programador del especialista médico 18 (figura 1), del control remoto 16 (figura 1) o de un estimulador de ensayo externo 20 (figura 1). En otras realizaciones, el dispositivo informático 400 está separado del sistema de estimulación eléctrica 412.

El dispositivo informático 400 puede ser un ordenador, tablet, dispositivo móvil o cualquier otro dispositivo adecuado para procesar la información. El dispositivo informático 400 puede ser local respecto al usuario o puede incluir componentes que no son locales respecto al ordenador, incluyendo uno o ambos del procesador 402 o la memoria 404 (o partes de estos). Por ejemplo, en algunas realizaciones, el usuario puede operar un terminal que está conectado a un procesador o memoria no local.

Otros ejemplos de dispositivos informáticos pueden incluir un reloj de muñeca, pulsera, smartphone u otros similares. Estos dispositivos informáticos se pueden comunicar de forma inalámbrica con los otros componentes del sistema de estimulación eléctrica, tal como con el programador del especialista médico 18 (figura 1), el control remoto 16 (figura 1), el estimulador de ensayo externo 20 (figura 1) o el GPI 14 (figura 1). Estos dispositivos también pueden ser útiles para reunir información del paciente, tal como el nivel de actividad general o para hacer consultas o pruebas al paciente para identificar o puntuar el dolor, depresión, efectos de estimulación o efectos secundarios, su capacidad cognitiva u otros. Por ejemplo, el dispositivo puede pedirle al paciente que se realice una prueba periódica (por ejemplo, cada día) de capacidad cognitiva, para así monitorizar, por ejemplo, el Alzheimer. Estos dispositivos también se pueden utilizar para detectar las respuestas del paciente a la terapia, tales como, por ejemplo, temblores, frecuencia cardíaca u otros. El dispositivo se puede comunicar con el programador del especialista médico 18 (figura 1), el control remoto 16 (figura 1), el estimulador de ensayo externo 20 (figura 1) o el GPI 14 (figura 1) para enviar los cambios en los parámetros de estimulación utilizando un algoritmo en lazo cerrado, tal como se describe más adelante, que puede estar en el dispositivo o en el GPI. El paciente podría recibir este dispositivo para ponérselo durante las sesiones de programación; o, lo podría llevar puesto todo el tiempo y así poder ajustar de forma continua los parámetros de estimulación. El algoritmo podría estar en el teléfono del paciente, que está conectado al GPI y, posiblemente, a un dispositivo de evaluación (por ejemplo, una pulsera o reloj de muñeca), para hacer cambios en los parámetros de estimulación. Estos dispositivos también se pueden utilizar para registrar y enviar información al médico.

El dispositivo informático 400 puede utilizar cualquier procesador 402 adecuado, incluyendo uno o más procesadores hardware que pueden ser locales respecto al usuario o no locales respecto al usuario u otros componentes del dispositivo informático. El procesador 402 está configurado para ejecutar las instrucciones proporcionadas al procesador.

Para el dispositivo informático 402 se puede utilizar cualquier memoria 404 adecuada. La memoria 404 ilustra un tipo de medios legibles por ordenador, en concreto, medios de almacenamiento legibles por ordenador. Los medios de almacenamiento legibles por ordenador pueden incluir, aunque no de forma limitativa, medios no volátiles, no transitorios, extraíbles y no extraíbles implementados en cualquier procedimiento o tecnología para almacenar información, como instrucciones legibles por ordenador, estructuras de datos, módulos de programa u otros datos. Entre los ejemplos de medios de almacenamiento legibles por ordenador se incluyen una memoria RAM, ROM, EEPROM, memoria flash, u otros tipos de memoria, CD-ROM, discos versátiles digitales (DVD) u otro almacenamiento óptico, almacenamiento en casetes magnéticos, cinta magnética, disco magnético u otros dispositivos de almacenamiento magnético, o cualquier otro medio que se pueda utilizar para almacenar la información deseada y al que se pueda acceder a través del dispositivo informático.

Los procedimientos de comunicación proporcionan otro tipo de medios legibles por ordenador; en concreto, medios de comunicación. Los medios de comunicación suelen incorporar instrucciones legibles por ordenador, estructuras de datos, módulos de programa u otros datos en una señala de datos modulada, tal como una onda portadora, una señal de datos u otro mecanismo de transporte, e incluyen cualquier medio de transmisión de información. Las expresiones "señal de datos modulada" y "señal de onda portadora" incluyen una señal que tiene una o más de sus características establecidas o cambiadas, de tal manera que en la señal se codifican información, instrucciones, datos y otros. A modo de ejemplo, los medios de comunicación incluyen medios por cable, tal como un cable coaxial, de par trenzado, fibra óptica, guías de onda y otros medios por cable, y medios inalámbricos, tales como comunicación acústica, por RF, infrarroja, Bluetooth™, de campo cercano y otros medios inalámbricos.

La pantalla 406 puede ser cualquier pantalla o dispositivo de presentación apropiado, tal como un monitor, pantalla de ordenador, pantalla o similar, y puede incluir una impresora. El dispositivo de entrada 408 puede ser, por ejemplo, un teclado, ratón, pantalla táctil, rueda de desplazamiento, joystick, sistema de reconocimiento de voz, o cualquier combinación de estos o elemento similar. Otro dispositivo de entrada 408 puede ser una cámara desde la cual el médico puede observar al paciente. Otro dispositivo de entrada 408 es un micrófono, en el que el paciente o médico puede proporcionar respuestas o consultas.

El sistema de estimulación eléctrica 412 puede incluir, por ejemplo, cualquiera de los componentes ilustrados en la figura 1. El sistema de estimulación eléctrica 412 puede comunicarse con el dispositivo informático 400 a través de una conexión por cable o inalámbrica o, alternativa o adicionalmente, un usuario puede proporcionar información entre el sistema de estimulación eléctrica 412 y el dispositivo informático 400 utilizando un medio legible por ordenador o mediante algún otro mecanismo. Como se ha mencionado, en algunas realizaciones, el dispositivo informático 400 puede incluir parte del sistema de estimulación eléctrica, tal como, por ejemplo, el GPI, PEM, CR, EAE o cualquier combinación de estos.

La figura 5 es un diagrama de bloques de ejemplo de un sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación. En al menos algunas realizaciones, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación (SCPELR) 500 incluye la lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos 501 que determina y envía los parámetros (504) para configurar el controlador del estimulador cerebral profundo 505 (tal como el GPI 14 o el EAE 20 de la figura 1). Así, el controlador del estimulador cerebral profundo 505 modifica los parámetros de estimulación de los diversos cables (tal como el cable 100 en la figura 2 o los cables 300 en las figuras 3A-3H) generando potencialmente distintos efectos en el paciente 506 en el que se ha implantado el GPI. El paciente 506 proporciona retroalimentación que se envía como valores de respuesta clínica 508 a la lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos 501. En algunas realizaciones, el paciente 506 proporciona retroalimentación de forma automática o semiautomática a través de un sensor 507, que se envía a la lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos 501 como valores de respuesta clínica 508. La lógica de control 501 ajusta después los valores de los parámetros de estimulación 503 en función de la retroalimentación recibida 508 y en función de los modelos implementados por uno o más motores de aprendizaje automático 502. Después, la lógica de control 501 envía estos valores de parámetros de estimulación (nuevos o revisados) (504) ajustados para configurar adicionalmente el controlador 505 y cambiar los parámetros de estimulación de los cables implantados en el paciente 506 a los valores ajustados. A continuación, el lazo de control de retroalimentación continúa hasta que se consigue un resultado que se considera óptimo, deseado o aceptable, o hasta que se alcanza alguna otra condición de detención, tal como el número de repeticiones, el tiempo transcurrido en la sesión de programación u otras. El resultado se puede considerar óptimo, deseado o aceptable si cumple con determinados valores umbral o pruebas (por ejemplo, mejores resultados para el paciente, una programación más rápida del dispositivo, una mayor duración de la batería y/o el control de varias fuentes de corriente independientes y cables direccionales).

En algunas realizaciones, los valores de respuesta clínica 508 se pueden ponderar según el momento en el que se realiza la prueba. Se ha descubierto que, para al menos algunos pacientes o al menos algunos procedimientos de prueba, el paciente se fatiga con el paso del tiempo, lo que puede deteriorar o cambiar de otra forma los valores de respuesta clínica (bien se hayan obtenido del paciente, médico o de un sensor). Por ejemplo, los valores de respuesta clínica 508 más recientes se pueden ponderar más alto que los valores de respuesta clínica anteriores, ya que los valores de respuesta clínica más recientes predicen mejor la respuesta clínica a los parámetros de estimulación ajustados ya que en estas últimas pruebas el paciente se fatiga lo mismo. Entre los ejemplos de ponderaciones puede haber, aunque no de forma limitativa, valores en un rango de 1,05 a 1,5.

Obsérvese que, en al menos algunas realizaciones, el SCPELR 500 se puede ejecutar por sí mismo y no está conectado a un controlador. En tales casos, se puede utilizar para determinar y sugerir simplemente los parámetros de programación, visualizar un espacio de parámetros, probar los parámetros potenciales, etc.

En al menos algunas realizaciones, los motores de aprendizaje automático 502 facilitan que el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación (o un usuario del sistema) explore el posible espacio de parámetros de estimulación para elegir los valores para programar el controlador del estimulador cerebral profundo 505. En el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación 500 se puede incorporar cualquier tipo de motor de aprendizaje automático, supervisado o no, incluyendo, por ejemplo, clasificadores de Naive Bayes, máquinas de vectores de soporte (SVM, por sus siglas en inglés), ensembles de clasificadores, redes neuronales, filtros de Kalman, analizadores de regresión, etc. El papel de los motores de aprendizaje automático 502 en el SCPELR 500 es predecir los resultados de varios valores de los parámetros de estimulación para ayudar (por ejemplo, a un médico) a explorar el espacio de parámetros de estimulación de una forma más efectiva y eficiente, para así generar resultados óptimos, deseados o aceptables. Es decir, un motor de aprendizaje automático 502, por lo general, se entrena a sí mismo con los datos para generar un modelo de datos (En el aprendizaje automático supervisado, los datos se conocen a priori; en el aprendizaje automático sin supervisión, el modelo se obtiene de los datos sin una estructura inicial conocida). Con el uso del modelo de datos obtenido, los motores 502 pueden predecir información acerca de o clasificar un nuevo conjunto de datos no conocidos en función de lo que ya "conocen".

En este caso, los motores de aprendizaje automático 502 construyen modelos que se utilizan para predecir los resultados de los conjuntos de valores de parámetros de estimulación. Un conjunto de valores de parámetros de estimulación define un valor para cada parámetro de estimulación que se determine. Por ejemplo, si la amplitud de corriente y la ubicación del contacto son los parámetros de estimulación que se están explorando o ajustando, entonces un conjunto de valores de parámetros de estimulación es un grupo de valores: uno para la amplitud y uno o más que describen la ubicación de contacto (los contactos segmentados pueden tener componentes direccionales "x", "y" y "z", así como una posición en el eje del cable). Los resultados de cada conjunto de valores de parámetros de estimulación se pueden describir adicionalmente como "óptimos" si cumplen con determinados criterios. Las métricas de resultado óptimas pueden estar predefinidas o ser configurables (variables) y hacer referencia a atributos como: 1) tiempo hasta el resultado: resultado óptimo más rápido (asumiendo múltiples resultados con la misma respuesta clínica); 2) mejor resultado: mejor resultado clínico posible dentro del conjunto de parámetros elegido (configuración óptima global frente a local); y/o 3) ahorro de batería: resultado óptimo con el menor uso de batería (asumiendo múltiples resultados con la misma respuesta clínica).

En algunas realizaciones, los motores de aprendizaje automático 502 pueden utilizar datos de obtención de imágenes para informar de la elección del siguiente conjunto de valores. Esto será particularmente útil cuando el algoritmo se encuentre en una región del espacio de parámetros que sea bastante plana y la elección de la siguiente etapa no sea evidente a partir de la respuesta del paciente únicamente. Los datos de obtención de imágenes que proporcionan información sobre la ubicación del cable en el cerebro del paciente, junto con datos previos que informan al algoritmo de qué direcciones pueden ser mejores para la siguiente etapa, podrían producir una convergencia más rápida.

En algunas realizaciones, los motores de aprendizaje automático 502 determinan los resultados esperados para los valores de parámetros que aún no se han probado en función de lo que "han aprendido" los motores hasta ahora y proporcionan una recomendación para un conjunto siguiente de valores que probar. En este contexto, las pruebas se refieren a las pruebas repetitivas requeridas para hallar los parámetros óptimos para configurar el controlador de estimulación cerebral profundo 505. La recomendación para un conjunto siguiente de valores que probar se basa en cuáles de los resultados esperados óptimos cumplen con un conjunto de criterios designados (determinados, seleccionados, preseleccionados, etc.), reglas, heurísticas, factores y similares). Por ejemplo, las reglas consideradas pueden incluir factores como: el siguiente conjunto de valores no puede ser una de las últimas 10 configuraciones probadas o no puede ser demasiado parecido a la configuración probada con anterioridad. Los ejemplos de estas reglas adicionales se describen con referencia a las figuras 7 y 8. Por consiguiente, la lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos 501 con sus motores de aprendizaje automático 502 se utiliza para explorar sistemáticamente el espacio de parámetros de estimulación en función de lo que haya aprendido hasta el momento y (opcionalmente) de las distintas reglas y/o heurísticas que contribuyan a conseguir resultados óptimos de forma más eficiente.

El procedimiento para determinar los resultados esperados de los (conjuntos de) valores de parámetros que aún no se han probado puede suponer el uso de otros datos de aprendizaje automático. Por ejemplo, los datos de otras sesiones de programación del mismo paciente, así como de otros pacientes, se pueden utilizar para que los motores de aprendizaje automático 502 entrenen. En algunas realizaciones, no se pueden utilizar datos anteriores. En este caso, los motores de aprendizaje automático 502 utilizarán los datos aprendidos de este paciente únicamente en una configuración en particular. En otras realizaciones, se pueden utilizar los datos del mismo paciente, pero de sesiones anteriores. En algunas realizaciones, se pueden utilizar todos los datos de paciente de todas las sesiones. En algunas realizaciones, se pueden utilizar todos los datos de paciente que utilizan información de la ubicación de los cables (conocen la ubicación de los cables en el espacio relativo a la anatomía). También son posibles otras combinaciones distintas.

Para utilizar estos datos con fines de aprendizaje automático, primero se filtran todos los datos, opcionalmente, se transforman, y después se modelan. En algunas realizaciones, se obtienen nuevas variables, por ejemplo, para su uso con cables direccionales, que incluyen el punto central de estimulación, el radio máximo, la extensión del campo de estimulación y otros similares. El filtrado de datos y las técnicas de transformación, tal como la imputación de datos perdidos y la reducción de dimensiones, se pueden emplear para preparar los datos para el modelado. Cuando no se utilizan datos anteriores, esta etapa no tiene por qué ser necesaria (El modelo se construye a medida que el sistema 500 va observando datos).

En algunas realizaciones, se pueden utilizar distintos tipos de modelos para adaptar los datos de los parámetros de estimulación, tales como (aunque no de forma limitativa):

1. modelos basados en la función (splines, wavelets, regresión de Kernel, modelos aditivos, modelos aditivos generalizados, etc.);

2. modelos espaciales o espacio temporales (variograma, modelos dinámicos o estáticos, campos aleatorios, cópulas, etc.);

3. modelos de series temporales (autorregresivos, media variable, modelos de heterocedasticidad condicional autorregresiva junto con sus variantes: ARMA, VARMA, VARMAX, ARIMA, GARCH, etc.);

4. modelos variables latentes (análisis factorial, modelado de ecuaciones estructurales, modelos ocultos de Markov, etc.);

5. modelos gráficos (grafos acíclicos dirigidos, redes bayesianas, grafos no dirigidos, etc.);

6. otros modelos (regresión lineal o no lineal, modelos mixtos, modelos jerárquicos, etc.).

Así mismo, cada motor de aprendizaje automático 502, cuando se utiliza más de uno, puede obtener su propio modelo con el uso de tipos que son distintos entre sí (aunque no es necesario). Cuando ocurre esto, la lógica 501 puede dejar que cada motor de aprendizaje automático 502 llegue a sus propias conclusiones para recomendar el siguiente conjunto de valores de parámetros de estimulación que probar. En algunos casos, los motores de aprendizaje automático 502 pueden "votar" las recomendaciones, siendo las recomendaciones de motores, que históricamente han proporcionado respuestas óptimas potencialmente ponderadas, más altas que las determinadas por motores que no lo han hecho. También son posibles otras variantes y otros esquemas de voto.

Los motores de aprendizaje automático 502 también pueden determinar cómo cumple mejor un resultado previsto con las métricas de resultados óptimos. Para hacerlo, en algunas realizaciones, pueden utilizarse varias técnicas de optimización distintas, que incluyen:

1. todos los algoritmos de optimización y procedimientos de estimación que se utilizaron para adaptar el modelo a los datos (por ejemplo, descenso por gradiente, filtros de Kalman, cadena de Markov, Monte Carlo y similares); 2. algoritmos de optimización reformulados para la búsqueda (por ejemplo, recocido simulado);

3. interpolación espacial (por ejemplo, krigeado, distancia inversa ponderada, vecinos naturales, etc.);

4. procedimientos complementarios que ayudan en el proceso de optimización (por ejemplo, selecciones variables, regularización, validación cruzada, etc.); y

5. algoritmos de búsqueda (por ejemplo, búsqueda de "sección dorada", búsqueda binaria, etc.).

Con el uso de estas técnicas, los motores de aprendizaje automático 502 pueden decidir si un resultado particular previsto para un conjunto de valores de parámetros de estimulación es el resultado óptimo más rápido, el mejor resultado clínico posible o el resultado óptimo con el menor uso de batería, por ejemplo.

Como se ha mencionado, en algunas realizaciones, se puede utilizar una búsqueda de sección dorada como algoritmo de optimización para determinar si un resultado previsto cumple con las métricas de resultado óptimo. La búsqueda de sección dorada se lleva a cabo de la siguiente manera:

- primera búsqueda en una dimensión, después, en una dimensión posterior;

- la dimensión de búsqueda se divide en partes, la puntuación clínica relativa determina una porción excluida de espacio y la búsqueda continúa de forma repetitiva;

- el rango de búsqueda o el valor de la épsilon pueden adaptarse a medida que se acercan a la ubicación ideal; - para un cable cilíndrico, las dimensiones suelen ser amplitud y ubicación de contacto; para un cable direccional, se puede añadir el ángulo de rotación.

Otras realizaciones pueden admitir otros tipos de búsqueda y/o algoritmos de optimización. En algunas realizaciones, los resultados de optimización se pueden llevar a cabo al mismo tiempo que la búsqueda inicial de resultados aceptables, o se pueden llevar a cabo en un momento distinto.

Como se ha mencionado, la lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos 501 se puede utilizar para buscar y configurar (y/o visualizar y/o probar) distintos tipos de parámetros de estimulación de los diversos cables, generando potencialmente distintos efectos en el paciente 506 en el que está implantado el GPI. Las realizaciones de un sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación 500 pueden admitir la configuración de una variedad de parámetros de estimulación distintos, incluyendo uno o más de los siguientes:

1. Configuraciones de contacto/polaridades

a. solo monopolos: solo se utilizan cátodos de contacto único;

b. monopolos y fraccionalización: uso de cátodos de contacto único o dos cátodos de contacto adyacentes (por ejemplo, qué electrodos están encendidos/apagados para orientar la corriente);

c. solo bipolos: uso de contactos adyacentes como anodocátodo, búsqueda de todos los emparejamientos posibles;

d. cualquier configuración posible: todas las configuraciones posibles con ánodos que incluyen un sistema determinado.

2. Anchos de pulso

a. un solo ancho de pulso: uso único de un solo ancho de pulso para toda la búsqueda (por ejemplo, 60 us, 30 us);

b. varios anchos de pulso: permite que la búsqueda se produzca entre anchos de pulso variables.

3. Frecuencias

a. una sola frecuencia: uso único de una sola frecuencia para toda la búsqueda (por ejemplo, 130 Hz); b. Varias frecuencias: permite que la búsqueda se produzca entre frecuencias variables.

4. Amplitud

a. una sola amplitud: uso único de una sola amplitud para toda la búsqueda;

b. varias amplitudes: permite que la búsqueda se produzca entre amplitudes variables.

Dados estos posibles parámetros de estimulación, el SCPELR 500 se puede mover en torno al espacio de parámetros en órdenes distintos, mediante aumentos distintos, y limitarse a rangos específicos. Concretamente, en algunas realizaciones del SCPELR 500, las técnicas para determinar las etapas graduales de prueba pueden incluir uno o más de: (incluyendo combinaciones cuando estas tengan sentido):

1. Revisión monopolar básica: avance a lo largo de un solo contacto hasta que los efectos secundarios son demasiado, después, se pasa a control adyacente.

2. Orientación: seleccionar contacto, aumentar la amplitud hasta que se observe el efecto terapéutico, orientar a lo largo del eje principal del cable (mover hacia arriba y hacia abajo y alrededor del cable (circunnavegación)). 3. Basada en modelo: seleccionar etapa siguiente según los parámetros seleccionados por el modelo, en función de los parámetros o la experiencia anterior de los pacientes.

4. Aleatoria: seleccionar etapa siguiente al azar; puede estar en todo el espacio o entre un conjunto secundario de candidatos (se puede utilizar al comienzo de la sesión para explorar el espacio y, después, pasar a una de las otras técnicas).

5. Algoritmo de búsqueda espacial: utilizar el algoritmo de búsqueda optimizada para atravesar el espacio de parámetros de estimulación y hallar la configuración óptima.

En algunas realizaciones, las limitaciones de tamaño de las etapas pueden incluir:

1. sin límite: se puede probar cualquier combinación de parámetros;

2. límite de tamaño de etapa basado en etapa anterior;

3. límite de tamaño de etapa basado en todos los puntos de búsqueda anteriores;

4. límite de tamaño de etapa basado en el número de etapas ya realizadas.

En algunas realizaciones, las limitaciones del rango de búsqueda pueden incluir uno o más de (incluyendo su combinación donde tenga sentido):

1. sin límite: se puede probar cualquier combinación de parámetros;

2. límite de amplitud: solo se puede probar a una amplitud determinada;

3. límite de carga: solo se puede probar hasta una amplitud determinada * límite de ancho de pulso;

4. límite definido: el médico/especialista realiza una búsqueda a modo de revisión monopolar para identificar los límites de efectos secundarios en cada contacto; después, estos se utilizan como entrada de datos para los límites de búsqueda.

Se pueden incorporar distintas combinaciones de aumentos, tamaños de aumento, limitaciones del rango de búsqueda u otros parámetros que afecten al movimiento en torno al espacio de parámetros.

Así mismo, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación 500 puede permitir que el usuario establezca limitaciones de rango de búsqueda en uno o más de los parámetros de estimulación, para así limitar el rango de dichos parámetros de estimulación por el que el sistema buscará parámetros. Por ejemplo, el usuario puede restringir qué electrodos se pueden utilizar para la estimulación o puede restringir la amplitud o ancho de pulso a un determinado rango o con un máximo o mínimo seleccionado. Como ilustración, dependiendo del sitio de implantación, el usuario puede ser consciente de que es poco probable que el electrodo más distal y el más proximal produzcan la estimulación adecuada y el usuario limita el rango de electrodos para excluir estos dos.

Para un cable con electrodos segmentados, el número de posibilidades para la selección de parámetros puede ser bastante grande cuando sean posibles las combinaciones de electrodos y las distintas amplitudes en cada electrodo. En algunas realizaciones que utilizan un cable con electrodos segmentados, la selección de electrodos utilizada para la estimulación se puede limitar a selecciones totalmente direccionales (es decir, la selección única de un solo electrodo segmentado) y selecciones totalmente concéntricas (es decir, todos los electrodos de un solo conjunto de electrodos segmentados están activos con la misma amplitud). En otras realizaciones, el movimiento inicial a través del espacio de parámetros se puede limitar a selecciones totalmente direccionales y totalmente concéntricas. Después de identificar un conjunto de parámetros de estimulación utilizando estos límites, la variación en la selección de electrodos se puede abrir a otras posibilidades cercanas a la selección en el conjunto identificado de parámetros de estimulación, para sí optimizar adicionalmente los parámetros de estimulación.

En algunas realizaciones, se puede limitar el número de parámetros de estimulación que varía y el rango de dichas variaciones. Por ejemplo, algunos parámetros de estimulación (por ejemplo, la selección de electrodos, amplitud y ancho de pulso) tienen efectos mayores cuando varían que otros parámetros de estimulación (por ejemplo, forma del pulso o duración del pulso). El movimiento a través del espacio de parámetros puede limitarse a aquellos parámetros de estimulación que presentan mayores efectos. En algunas realizaciones, a medida que el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación 500 avanza probando conjuntos de parámetros de estimulación, el sistema puede observar qué parámetros de estimulación proporcionan mayores efectos cuando varían y se centra en explorar la variación en dichos parámetros de estimulación.

En al menos algunas realizaciones, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación 500 incluye una interfaz de usuario (no mostrada en la figura 5) para visualizar la exploración del espacio de parámetros de estimulación a medida que el sistema determina valores de parámetros nuevos y mejores que probar, hasta que se determina una solución que se adapta a ciertos umbrales designados o se alcanza una condición de detención. En algunas realizaciones del SCPELR 500, la interfaz de usuario forma parte de la lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos 501. En otras realizaciones, la interfaz de usuario puede formar parte de otro sistema informático que forme parte del SCPELR 500 o que pueda ser remoto y estar conectado de forma comunicativa al SCPELR 500. La interfaz de usuario puede enseñar al usuario (por ejemplo, un especialista, médico, programador, etc.) una visualización de los resultados esperados previstos para (algunos de) los valores de parámetros de estimulación que aún no se han probado y una recomendación de prueba del siguiente conjunto de valores de parámetros de estimulación. Un ejemplo de una interfaz de usuario de este tipo para buscar un conjunto óptimo de valores de parámetros de estimulación se describe con referencia a las figuras 6A-6J.

En algunas realizaciones en las que un estimulador cerebral profundo está configurado realmente a través de un controlador 505 con al menos un conjunto de valores de parámetros de estimulación reenviado por la lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos 501, el médico/especialista puede monitorizar al paciente a lo largo de todo el procedimiento y registrar las observables clínicas, además de que el paciente 506 también puede informar de los efectos secundarios. Cuando se observa/registra un efecto secundario, los diversos algoritmos de búsqueda lo tendrán en cuenta al seleccionar/sugerir un siguiente conjunto de valores que probar. En algunas realizaciones, por ejemplo, aquellas que seleccionan contactos mediante revisión monopolar, se pueden cambiar otros parámetros hasta que provoquen un efecto secundario, caso que se clasifica como límite. Por ejemplo, en una revisión monopolar donde la amplitud es otro parámetro de estimulación que está variando, la amplitud puede aumentar progresivamente hasta que se observa un efecto secundario.

En algunas realizaciones, pueden ser observables importantes más de una métrica clínica (por ejemplo, temblor, bradicinesia, etc.). Las distintas realizaciones del SCPELR 500 pueden tratar estas métricas de forma distinta. Por ejemplo, algunas realizaciones podrían identificar una ubicación ideal para cada métrica y elegir una ubicación ideal entre ellas, configurar el controlador remoto del paciente para que el paciente pueda elegir lo necesario, o elegir un resultado combinado mejor. Como ejemplo adicional, algunas realizaciones pueden buscar varios resultados al mismo tiempo y utilizar la mejor puntuación combinada como mejor resultado o hallar una mejor ubicación para cada métrica de forma individual. Como otro ejemplo más, algunas realizaciones pueden utilizar un procedimiento secuencial para seleccionar los valores de los parámetros de estimulación para varios resultados. Por ejemplo, un sistema puede buscar espacio de parámetros para un primer resultado (por ejemplo, bradicinesia) y, tras encontrar una condición final apropiada, buscar después espacio de parámetros para un segundo resultado (por ejemplo, rigidez). Mientras se busca espacio de parámetros para el primer resultado, se pueden obtener los valores de respuesta clínica de ambos, el primer y el segundo resultado. Así, cuando el sistema cambia al segundo resultado, ya hay un número de valores de respuesta clínica para dicho resultado, lo que probablemente reducirá la longitud de la búsqueda.

En algunas realizaciones, se pueden implantar dos cables de estimulación para producir los efectos de estimulación en dos lados del cuerpo (por ejemplo, los lados derecho e izquierdo del cuerpo). El mismo procedimiento descrito en el presente documento se puede utilizar para determinar de forma conjunta los parámetros de estimulación de los dos cables explorando el espacio de parámetros conjunto o para determinar individualmente los parámetros de estimulación de los dos cables explorando el espacio de parámetros de forma individual para cada cable. En algunas realizaciones, el usuario puede determinar para cada lado del cuerpo qué respuesta clínica es la dominante o la más sensible. Esto se puede realizar, por ejemplo, haciendo que el paciente realice una sola tarea que capture varias respuestas (por ejemplo, conectar puntos en la pantalla para monitorizar el temblor y la bradicinesia del movimiento) o un pequeño conjunto de tareas. Esto permite al sistema determinar qué respuesta clínica utilizar para identificar los parámetros de estimulación para dicho lado del cuerpo.

Como se ha indicado, la retroalimentación la puede proporcionar el paciente 506 directamente, la puede introducir un observador, como el especialista (no mostrado), o se puede proporcionar gracias a un sensor 507 asociado a y en contacto físico, sonoro o visual con el paciente 506. En una realización en la que la retroalimentación se puede monitorizar automática o semiautomáticamente, como con el uso del sensor 507, puede no ser necesario que el especialista u otro observador esté presente para operar el SCPELR 500. Por consiguiente, en dichas realizaciones, la interfaz de usuario no tiene por qué estar presente en el sistema 500.

Las figuras 6A-6J son pantallas de visualización de ejemplo de una interfaz de usuario para visualizar las determinaciones de los parámetros de estimulación con el uso del sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación según las técnicas descritas. Son posibles otras interfaces de usuario. En el ejemplo demostrado, se enfatiza en la búsqueda del espacio de parámetros para encontrar los valores de parámetros óptimos, donde "óptimo" se describe como anteriormente: el tiempo más rápido en el que se consigue el resultado, el mejor resultado clínico posible y/o el resultado óptimo con el menor uso de batería. Los parámetros de estimulación que se pueden obtener en esta interfaz de usuario de ejemplo son la ubicación de contacto y la amplitud (en miliamperios). La ubicación de contacto se puede especificar como un valor único de un contacto a lo largo del eje de un cable de electrodos anulares, y puede tener un componente "x", "y", "z" (alrededor de la circunferencia) para especificar qué segmento se especifica en un cable segmentado o direccional. En algunas realizaciones, la ubicación de contacto puede ser una ubicación de contacto "virtual", lo que significa que la estimulación se puede dividir en fracciones entre dos contactos o contactos adyacentes, y la estimulación resultante tiene un centroide que reside entre los dos contactos, que parece como si viniera de un contacto virtual entre los dos o más contactos. Son posibles otras realizaciones y disposiciones.

De manera más específica, en la figura 6A, la pantalla de visualización 600 muestra la generación de datos inicial para un paciente nuevo. La pestaña de generación de datos 601 muestra la ubicación de contacto óptimo 603 y un indicador de la amplitud óptima 604. Los valores de estos indicadores se determinan como resultado de ejecutar el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación (el sistema 500 de la figura 5), presentado aquí como una aplicación. El indicador de nivel acústico 605 especifica el nivel acústico de la respuesta terapéutica y se mide en una escala de 0 a 4 (se pueden utilizar otras escalas). El botón de opción 606 indica si el programa debiera dibujar un círculo indicando la ubicación de la configuración óptima en el mapa de efectos clínicos.

En la figura 6B, la pantalla de visualización 600 se ha rellenado al azar para este paciente ya que no existen datos previos. Si los hubiera, la pantalla 600 reflejaría dichos valores.

En la figura 6C, el usuario ha cambiado la pantalla de visualización 600 a la pestaña de determinación de datos del cable convencional 602. En este contexto, como en cada etapa posterior, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación muestra la respuesta terapéutica 611 (las observables) que se genera a partir de la programación del controlador del estimulador cerebral profundo (por ejemplo, el controlador 505 de la figura 5) indicando los valores de parámetros 610 la ubicación de contacto y los valores de amplitud que sugiere el sistema. El usuario (por ejemplo, un especialista) puede sobrescribir estos valores en los campos 610. Por supuesto, serían pertinentes valores distintos y se mostrarían números de campos potencialmente diferentes si se determinan y prueban diferentes parámetros. El sistema también muestra los valores de parámetros de estimulación que se han probado hasta ahora en el mapa de efectos clínicos 620.

En la figura 6D, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación muestra la respuesta terapéutica 611 en 1,7 para los valores de parámetros de estimulación (contacto=6, amplitud=2) en los campos 610. Cuando el controlador se programa con estos valores, las mediciones de respuesta terapéutica 611 se muestran con respecto al temblor. Para otros beneficios, la respuesta terapéutica 611 se puede mostrar seleccionando cualquier beneficio distinto utilizando el menú desplegable 612. Cualquier efecto secundario se puede indicar utilizando los botones de opción 613. En este caso, no se ha anotado ningún efecto secundario. Como en cada etapa, si el especialista (u otro usuario) quiere aceptar estos valores como datos que se incorporen en el modelo, el especialista selecciona el botón de actualizar. En este punto, el mapa de efectos clínicos muestra únicamente un punto de datos anterior (de la etapa 1 de programación del controlador, descrita con referencia a la figura 6C). El siguiente conjunto sugerido de valores de parámetros de estimulación (esta etapa de programación) se muestra en el mapa como un triángulo 621. Los comentarios 622 monitorizan la mejor respuesta clínica observada hasta ahora (valores de la etapa 1).

En la figura 6E, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación muestra en la pantalla 600 los resultados de los valores de parámetros de estimulación sugeridos para la etapa 3 de programación del controlador. En este caso, los valores 610 son contacto=8 y amplitud=0. La respuesta terapéutica observada 611 es un 2,4 de temblor (beneficio 612) y no se indican efectos secundarios (613). Al pulsar el botón de actualizar, se introducen los datos de la etapa 3 en el sistema. El mapa de efectos clínicos 620 muestra ambas etapas anteriores de programación e indica dónde se encuentra esta etapa (valores recomendados para la etapa siguiente) en el mapa (ubicación 623). Cabe destacar que a medida que los motores de aprendizaje automático reciben más datos, son capaces de predecir, en función de los datos, qué conjuntos de valores es más probable que deriven en la mejor respuesta prevista (porción superior de la figura 6E y, en una realización, de color morado) y qué conjuntos de valores es más probable que deriven en la peor respuesta prevista (porción inferior de la figura 6E y, en una realización, de color gris oscuro). En las figuras posteriores, los colores o sombreados cambian porque se procesan más datos y los modelos van quedando más completos. Con respecto a las figuras 7 y 8, se describe cómo determina el sistema el siguiente conjunto de valores de parámetros de estimulación.

En algunas realizaciones, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación puede sugerir al usuario la cantidad de tiempo de espera que tiene que pasar después de aplicar una estimulación en la configuración de estimulación particular, antes de obtener un valor de respuesta clínica. En al menos algunos casos, se descubre que cuando se estimulan nuevos parámetros que están muy cerca de los parámetros de estimulación inmediatamente precedentes (por ejemplo, estimulación con un electrodo a 2 mA, después estimulación utilizando el mismo electrodo a 2,5 mA), no es necesario un tiempo de espera tan largo como cuando los parámetros están más separados. En función de la distancia con los parámetros de estimulación precedentes, el sistema puede sugerir un tiempo de espera adecuado. De manera alternativa o adicional, puede ser conveniente probar el tiempo de espera específico del paciente para poder evaluar la respuesta clínica específica. Por ejemplo, al comienzo de una sesión de programación, se programarían para el paciente algunos parámetros de estimulación genéricos y aceptables y la respuesta clínica se mediría cada 30 segundos y, después, se observaría cuánto tiempo, después de cambiar inicialmente la configuración, tardaría la respuesta en ser asíntota y en llegar a una respuesta estable. Este se utilizaría como el tiempo de espera de dicho paciente o hemisferio.

En la figura 6F, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación muestra en la pantalla 600 los resultados de los valores de parámetros de estimulación sugeridos para la etapa 4 de programación del controlador. En este caso, los valores 610 son contacto=5,2 y amplitud=0,7. La respuesta terapéutica observada 611 es un 2,1 de temblor (beneficio 612) y no se indican efectos secundarios (613). Al pulsar el botón de actualizar, se introducen los datos de la etapa 4 en el sistema. El mapa de efectos clínicos 620 muestra las tres etapas anteriores de programación y dónde se encuentran dentro de los rangos de respuesta prevista mejor y peor (por ejemplo, morados y grises) en función de los datos procesados hasta el momento. También indica dónde se encuentra esta etapa (valores recomendados para la etapa siguiente) en el mapa (el triángulo). A continuación, se puede observar que los valores de la etapa 2, que en el área de comentarios se indican como la mejor respuesta monitorizada hasta ahora, se encuentran justo en el centro del área de mejor respuesta prevista.

En la figura 6G, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación muestra en la pantalla 600 los resultados de los valores de parámetros de estimulación sugeridos para la etapa 5 de programación del controlador. En este caso, los valores 610 son contacto=7,2 y amplitud=2,1. La respuesta terapéutica observada 611 es un 1,9 de temblor (beneficio 612) y no se indican efectos secundarios (613). Al pulsar el botón de actualizar, se introducen los datos de la etapa 5 en el sistema. El mapa de efectos clínicos 620 muestra las cuatro etapas anteriores de programación y dónde se encuentran dentro de los rangos de respuesta prevista mejor y peor (por ejemplo, morados y grises) en función de los datos procesados hasta el momento. También indica dónde se encuentra esta etapa 624 (valores recomendados para la etapa siguiente) en el mapa (el triángulo). Se puede seguir observando que los valores de la etapa 2, que en el área de comentarios se indican como la mejor respuesta monitorizada hasta ahora, se encuentran en el área de mejor respuesta prevista, aunque ya no están centrados.

La figura 6H muestra la pantalla de visualización 600 correspondiente a la etapa de programación 8. Las tres etapas intermedias no se muestran. En esta etapa, los valores 610 son contacto=5,8 y amplitud=6. La respuesta terapéutica observada 611 es un 1,4 de temblor (beneficio 612) pero sí se indica un efecto secundario (613). Al pulsar el botón de actualizar, se introducen los datos de la etapa 8 en el sistema. El mapa de efectos clínicos 620 muestra todas las siete etapas anteriores de programación y dónde se encuentran dentro de los rangos de respuesta prevista mejor y peor (por ejemplo, morados y grises) en función de los datos procesados hasta el momento. También indica dónde se encuentra esta etapa 625 (valores recomendados para la etapa siguiente) en el mapa (el triángulo). La mejor respuesta monitorizada hasta ahora se ha cambiado a los resultados de la etapa 7.

En la figura 6I, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación muestra en la pantalla 600 los resultados de los valores de parámetros de estimulación sugeridos para la etapa 9 de programación del controlador. En este caso, los valores 610 son contacto=3,9 y amplitud=4,6. La respuesta terapéutica observada 611 es un 0,9 de temblor (beneficio 612) y no se indican efectos secundarios (613). Al pulsar el botón de actualizar, se introducen los datos de la etapa 9 en el sistema. El mapa de efectos clínicos 620 muestra todas las ocho etapas anteriores de programación y dónde se encuentran dentro de los rangos de respuesta prevista mejor y peor (por ejemplo, morados y grises) en función de los datos procesados hasta el momento. Cabe destacar que cualquier respuesta anterior (por ejemplo, etapa 8) que produjo un efecto secundario (no deseado) se codifica de manera distinta. También indica dónde se encuentra esta etapa 626 (valores recomendados para la etapa siguiente) en el mapa (el triángulo). La mejor respuesta monitorizada hasta ahora siguen siendo los resultados de la etapa 7.

En la figura 6J, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación muestra en la pantalla 600 los resultados de los valores de parámetros de estimulación sugeridos para la etapa 15 de programación del controlador (no se muestran las etapas 10-14). En este caso, los valores 610 son contacto=4,9 y amplitud=4,2. La respuesta terapéutica observada 611 es un 0,2 de temblor (beneficio 612) y no se indican efectos secundarios (613). Al pulsar el botón de actualizar, se introducen los datos de la etapa 15 en el sistema. El mapa de efectos clínicos 620 muestra todas las catorce etapas anteriores de programación y dónde se encuentran dentro de los rangos de respuesta prevista mejor y peor (por ejemplo, morados y grises) en función de los datos procesados hasta el momento. Cabe destacar que cualquier respuesta anterior que produjo un efecto secundario 627 se codifica de manera distinta. También indica dónde se encuentra esta etapa 628 (valores recomendados para la etapa siguiente) en el mapa (el triángulo). La mejor respuesta monitorizada hasta ahora siguen siendo los resultados de la etapa 15. En este punto, la programación puede seguir ejecutándose o detenerse ya que los valores convergen en una zona de mejor predicción. Se pueden incorporar otras condiciones de detención, tal como el número de repeticiones, tiempo, determinación subjetiva del usuario, y otras.

La figura 6K ilustra una pantalla alternativa 610a para su uso con conjuntos de electrodos segmentados y que representa un mapa de efectos clínicos 620a. El sistema puede permitir que el usuario se mueva hacia arriba o hacia abajo del cable, mostrando un mapa de efectos clínicos distintos para cada conjunto de electrodos segmentados. En este caso, hay tres electrodos segmentados en cada conjunto (véanse, por ejemplo, las figuras 3F-3H) correspondiéndose cada vértice 621a, 621b, 621 del triángulo a la estimulación utilizando uno solo de los electrodos y posiciones entre los vértices correspondientes a combinaciones de electrodos. La amplitud de estimulación se representa por la distancia desde el centro del diagrama 623a. Se presentan los valores de parámetros 610a del siguiente conjunto de parámetros de estimulación, así como las mediciones de respuesta terapéutica 611a. Con respecto a los valores de parámetros 610a, los valores de "posición", "rotación" y "propagación" hacen referencia a la selección del electrodo, siendo la posición la posición longitudinal a lo largo del cable, siendo la rotación la dirección angular de estimulación y estando relacionada la propagación con el ancho angular de la estimulación. Estos parámetros se analizan con mayor detalle en la Solicitud de patente provisional estadounidense n.° 62/480.942.

Como se describió con referencia a la figura 5, el sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación 500 determina y envía los parámetros de estimulación para configurar un controlador del estimulador cerebral profundo 505. El controlador del estimulador cerebral profundo 505 modifica los parámetros de estimulación de un dispositivo implantado (o dispositivo de prueba) y, de forma repetitiva, en función de la retroalimentación, ajusta los parámetros de estimulación enviados para configurar el controlador hasta que se consigue un resultado deseado de condición de detención.

La figura 7 describe un procedimiento de ejemplo 700 de la configuración de la programación del estimulador cerebral profundo según un sistema de control de parámetros de estimulación en lazo de retroalimentación, tal como el sistema 500. En concreto, en el bloque 701, la lógica (tal como la lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos 501 en la figura 5) recibe una indicación de establecer una pluralidad de parámetros de estimulación y una indicación de una respuesta terapéutica deseada. Por ejemplo, en la interfaz de usuario de ejemplo descrita con referencia a las figuras 6A-6J, el conjunto de parámetros de estimulación que se ajusta comprende ubicación de contacto y amplitud. Es posible incluir en el conjunto otros parámetros de estimulación, por ejemplo, ancho de pulso y frecuencia. Los cables direccionales pueden incluir parámetros que incluyen las coordenadas "x", "y" y "z", ángulo y forma. Así, el conjunto de parámetros de estimulación es potencialmente grande. Así mismo, los cables direccionales se pueden parametrizar de otras maneras, incluyendo la descripción de la ubicación y forma del tejido estimulado, utilizando:

1. El centroide de la estimulación (coordenadas x, y, z) más amplitud.

2. El centroide de la estimulación (coordenadas x, y, z) más un único valor que describa el radio.

3. El centroide de la estimulación (coordenadas x, y, z) más tres valores que describan los radios (también x, y, z).

4. El centroide de la estimulación (coordenadas x, y, z) más volumen.

5. El centroide de la estimulación (coordenadas x, y, z) más dos valores que describan las áreas de superficie en sección transversal (por ejemplo, x-y e y-z).

6. Calcular previamente los volúmenes de cada estado de orientación que se crean mediante los controles de programación. Normalmente, los volúmenes generados son volúmenes coherentes que son aproximadamente esféricos. Después, estos volúmenes generados podrían buscarse para el volumen más estrechamente alineado con el volumen deseado y la correspondiente configuración de estimulación identificada.

7. Con el uso de las tres coordenadas cilíndricas (z, zeta, r) para aproximar la posición longitudinal, posición rotatoria y amplitud (ignorando el control de propagación).

8. Las fraccionalizaciones actuales se asignan a cada contacto, más la amplitud general (esta sería de 9 dimensiones y requeriría probablemente un procedimiento como el aprendizaje automático para gestionarla). 9. Dividir el procedimiento en varias fases, donde el "Modo anular" se utiliza primero para buscar la mejor posición longitudinal y amplitud, después, la mejor posición rotatoria y amplitud, y después, la mejor propagación y amplitud. El Modo anular se refiere a la configuración de estimulación, en la que los electrodos sobre cada fila direccional activa de un cable se pueden tratar como un electrodo cilíndrico activándolos a aproximadamente el mismo porcentaje (por ejemplo, 33 % para una fila con tres electrodos).

En el bloque 702, la lógica genera un conjunto inicial propuesto de valores de parámetros de estimulación (PE). Estos incluyen un valor para cada parámetro de estimulación que se esté ajustando. Por ejemplo, cuando el conjunto de parámetros de estimulación incluye ubicación de contacto y amplitud, el conjunto inicial propuesto puede ser "contacto=3" y "amplitud=2 mA", como se muestra en la figura 6c .

En una realización de ejemplo, el conjunto inicial propuesto de valores de parámetros de estimulación se selecciona arbitrariamente porque aún no se han recopilado datos de este paciente. En otra realización de ejemplo, la lógica se expande para utilizar la distribución de la configuración óptima (por ejemplo, amplitud y/o ubicación de contacto) de pacientes previos y seleccionar la configuración de inicio de un paciente nuevo. Esto permite que los especialistas comiencen la sesión de programación con configuraciones que otros pacientes han considerado beneficiosas. Así mismo, los pacientes nuevos se pueden vincular con pacientes anteriores gracias a información externa, tal como el diagnóstico, los datos de obtención de imágenes o la gravedad de los síntomas de referencia.

En el bloque 703, la lógica reenvía el conjunto inicial propuesto de valores de parámetros de estimulación al estimulador cerebral profundo. En una realización, esto se realiza reenviando los valores de parámetros al controlador DBS (ver mensaje 504 en la figura 5) que ajustan el dispositivo realmente implantado.

En el bloque 704-707, la lógica crea un lazo (se repite) con las respuestas terapéuticas recibidas, predice y propone nuevos valores de parámetros de estimulación que probar y los reenvía para configurar el DBS, hasta que se alcanza una condición de detención o hasta que se alcanza un valor de respuesta clínica que corresponde a una respuesta terapéutica que está dentro de un umbral designado.

En concreto, en el bloque 704, la lógica determina sí se alcanza una condición final. Por ejemplo, la lógica puede determinar si se ha recibido una respuesta clínica que corresponde a una respuesta terapéutica dentro de un umbral designado. Por ejemplo, si lo que se ha observado es temblor, se puede considerar que una respuesta terapéutica (beneficiosa) que está por debajo de 2,0 (en una escala de 0 a 4) es un punto de detención suficiente. En algunas realizaciones, se designan otras condiciones de detención, tal como que se han llevado a cabo un cierto número de repeticiones, que la respuesta terapéutica cambia menos de un x %, siendo "y" el número de repeticiones, o que el usuario está satisfecho con el resultado. También son posibles otras condiciones de detención.

En el bloque 705, la lógica recibe indicaciones de valores de respuesta clínica. Como se comentó anteriormente, estos valores se pueden recibir del paciente mediante la observación, o directamente de un sensor asociado al paciente, por ejemplo, un acelerómetro ubicado en la muñeca del paciente. En algunas realizaciones, las indicaciones de valores clínicos se pueden recibir de un especialista o médico que observe al paciente.

En el bloque 706, la lógica ejecuta las etapas lógicas adicionales para generar un conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación que incorporan técnicas de aprendizaje automático. Los ejemplos de estas etapas adicionales se describen con mayor detalle haciendo referencia a la figura 8.

En el bloque 707, la lógica reenvía el conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación para configurar el DBS con los valores revisados y vuelve al comienzo del lazo del bloque 704.

En algunas realizaciones, las etapas 704-707 se realizan para una primera respuesta terapéutica mientras se obtienen los valores de respuesta clínica de ambas, la primera respuesta terapéutica y la segunda respuesta terapéutica. Después de hallar la condición final de la primera respuesta terapéutica, las etapas 704-707 se pueden realizar para una segunda respuesta terapéutica. Este procedimiento se puede repetir con otras respuestas terapéuticas y proporciona un proceso secuencial para seleccionar los valores de parámetros de estimulación y obtener varios efectos terapéuticos. Por ejemplo, el primer efecto terapéutico puede ser la bradicinesia y el segundo efecto terapéutico, la rigidez. Las etapas 704-707 se llevan a cabo hasta que se halla una condición final para la bradicinesia, aunque los valores de respuesta clínica se obtienen para ambas, la bradicinesia y la rigidez. Así, cuando posteriormente se llevan a cabo las etapas 704-707 para la rigidez, ya existe un número de valores de respuesta clínica para la rigidez.

Así mismo, estas técnicas descritas por la figura 7 se pueden utilizar para estimular varios cables. Si la solución resultante genera varias ubicaciones que son óptimas (bien para la misma respuesta clínica o dos o más respuestas clínicas distintas), la lógica podría identificar posteriormente la configuración que mejor estimule las dos ubicaciones, bien al mismo tiempo o en momentos distintos.

La figura 8 describe un procedimiento de ejemplo 800 para generar un conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación que utilizan técnicas de aprendizaje automático. En particular, la lógica comprende dos fases: 1) una fase de predicción, donde se predice una respuesta terapéutica utilizando el aprendizaje automático para cierto número de valores que aún no se han probado/puesto a prueba; y 2) una fase de propuesta, en la que la lógica sugiere el siguiente conjunto de valores de parámetros de estimulación en función de los resultados de la fase de predicción y un conjunto de reglas/heurísticas. Como se comentó anteriormente, los valores de respuesta clínica medidos se pueden ponderar en función del momento en el que se produce la prueba debido a la fatiga por la prueba y a otros factores. Por ejemplo, se pueden ponderar los valores de respuesta clínica más recientes más que los valores de respuesta clínica más anteriores, ya que los valores de respuesta clínica más recientes predicen más las repuestas terapéuticas.

En concreto, en el bloque 801, la lógica genera automáticamente, con el uso de técnicas de aprendizaje automático, uno o más valores de respuesta terapéutica para los valores de parámetros de estimulación que aún no se han probado. Por ejemplo, en una realización en la que el conjunto de parámetros de estimulación incluye dos parámetros: ubicación de contacto y amplitud, puede ser conveniente visualizar (y establecer) los valores de la ubicación de contacto de 1 a 8 y de amplitud de 0 mA a 6 mA en aumentos de 0,1. Si hubiera que visualizar estos posibles valores en un mapa de efectos clínicos (como el mapa de efectos clínicos 620 de la figura 6C), estos posibles valores producirían 4331 ubicaciones en la cuadrícula (71x61). La lógica permite cambiar un 10 % del total de la corriente suministrada entre contactos adyacentes, y la ubicación a lo largo del eje de contacto monitoriza el centroide de los volúmenes (es decir, ubicación 2,3 significa que un contacto 2 tiene un 70 % de corriente y contacto 3 tiene un 30 %). En otras realizaciones de ejemplo, se pueden cambiar entre contactos distintas cantidades de corriente.

En la etapa de programación t+1 (por ejemplo, la repetición del lazo mostrada en la figura 7), hay un conjunto de datos de entrenamiento, que comprende "X" una matriz tx m de configuración de estimulación e "y" un vector tx 1 de respuestas terapéuticas, donde "t" denota el número de configuraciones ya probadas y "m" denota el número de parámetros de estimulación. El objetivo es predecir una respuesta terapéutica para cada una de las configuraciones no probadas (4331: t) en función de los datos de entrenamiento.

Por ejemplo, si m=2 (ubicación de contacto y amplitud), entonces "X", la matriz tx m, se puede representar como la matriz rala 901 ilustrada en la figura 9. Los valores mostrados en la matriz 901 son los mismos que los de las etapas de programación de ejemplo 1-4 mostradas en las figuras 6C-6F. El vector "y" 902 de la figura 9 muestra los valores de respuesta terapéutica correspondientes.

Varios procedimientos de aprendizaje automático pueden realizar esta tarea, como se describió anteriormente. Si hay dos o más efectos adversos que controlar, entonces la fase de predicción puede generar una predicción distinta para cada respuesta terapéutica de cada ubicación de matriz. Como alternativa, la fase de predicción puede generar una puntuación combinada basada en la combinación de los múltiples sistemas de diversas formas, incluyendo ponderarlos en función de la importancia, agregarlos y otros similares.

En algunas realizaciones, se pueden utilizar varios procedimientos de aprendizaje automático (de forma simultánea) para generar múltiples predicciones y los resultados puntuados de alguna manera. Por ejemplo, cuando se programan estimuladores cerebrales profundos, es poco probable que la respuesta del paciente a la estimulación siga una distribución paramétrica establecida, es propensa a los ruidos y es específica del paciente. En algunas realizaciones, las predicciones de varios procedimientos de aprendizaje automático se pueden almacenar en la memoria y, después, analizar su precisión tras recopilar nuevos datos. Los procedimientos de aprendizaje automático que producen predicciones precisas se "votarán favorablemente", mientras que los procedimientos que producen predicciones poco precisas, se "votarán desfavorablemente". Este proceso permite que los procedimientos de predicción de alto rendimiento activen el procedimiento de búsqueda, que como procedimiento único puede ser poco probable que funcione para todos los pacientes o para toda la duración de la sesión de programación.

Las técnicas de predicción del bloque 801 también podrían tener en cuenta los datos de potencial de campo local (LFP) obtenidos con anterioridad, que proporcionarían una aproximación del espacio de predicción.

En el bloque 802, la lógica muestra o presenta opcionalmente las predicciones resultantes del bloque 801. Como se indica en las figuras 6A-6J, cuando el conjunto de parámetros de estimulación es pequeño, por ejemplo, ubicación de contacto y amplitud, es posible visualizar las respuestas de cada repetición de la programación del DBS utilizando un mapa de efectos clínicos. A medida que se van añadiendo parámetros de estimulación adicionales, se vuelve más complicado. Así mismo, también resulta más complicado elaborar una propuesta para un conjunto siguiente de valores de parámetros de estimulación.

En al menos algunas realizaciones, se puede generar y mostrar una puntuación de confianza para indicar la probabilidad de que las predicciones produzcan un bueno resultado o el resultado previsto. Por ejemplo, la puntuación de confianza se puede basar en la capacidad de repetición de las respuestas (por ejemplo, si se utiliza o prevé la misma configuración (o configuraciones parecidas) y las respuestas varían demasiado, el resultado puede ser cuestionable), o la puntuación de confianza puede basarse en la solidez de la respuesta clínica (por ejemplo, si todas las respuestas de paciente son un 3,9 o 4,0 de 4, entonces es probable que el procedimiento no converja en una buena solución).

En el bloque 803, la lógica realiza la fase dos del procedimiento: propone automáticamente una etapa siguiente de parámetros de estimulación que probar. En una realización de ejemplo, esta fase tiene en cuenta una o más de las predicciones de respuestas terapéuticas de los valores de parámetros que aún no se han probado y también puede incorporar reglas y/o heurísticas que proporcionen una selección más eficiente de un siguiente conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación. En algunas realizaciones, las reglas/heurísticas pretenden eliminar dichos valores que no es probable que generen resultados deseables por la razón que sea. Por ejemplo, en una realización, las ubicaciones inapropiadas en la cuadrícula se eliminan utilizando un conjunto de reglas, después, las ubicaciones restantes R se categorizan de maneras distintas según los criterios predefinidos, por ejemplo, de 1="mejor" a R="peor". En este caso, la ubicación en la cuadrícula seleccionada para la siguiente etapa de programación es la ubicación con la categoría general más baja. En algunas realizaciones, se proporciona una opción en la que se devuelven varios de los candidatos principales, lo que le da al programador/especialista más control manual sobre la ruta de programación. Así mismo, también es posible una opción para anular completamente la(s) sugerencia(s) proporcionadas por la lógica.

En una realización, las siguientes reglas de ejemplo se incorporan para eliminar los conjuntos inapropiados de valores de parámetros de estimulación (por ejemplo, las ubicaciones en la cuadrícula de 4331 valores):

1. No pueden ser una de las últimas 10 configuraciones (valores) probadas, es decir, es posible repetir la prueba, aunque es improbable.

2. No pueden ser demasiado parecidos a las configuraciones previamente probadas, donde la cercanía (o proximidad matemática) se define por una función matemática que depende del número de etapas de programación ya realizadas.

3. No pueden tener una amplitud de 1,5 mA más que la última configuración probada.

4. Si se observa un efecto secundario en etapas de programación anteriores, entonces se eliminan todas las configuraciones de mayor amplitud y en ± 0,3 de la ubicación de contacto de la configuración que causó el efecto secundario.

En algunas realizaciones, la función matemática utilizada para determinar la cercanía con la configuración anterior determinada puede tener en cuenta la "geometría" asociada a los valores de parámetros de estimulación formados por las ubicaciones en la cuadrícula ya visualizadas. Por ejemplo, una etapa siguiente de valores de parámetros de estimulación se puede ubicar en el centro de esta geometría.

Otras realizaciones pueden incorporar reglas adicionales o distintas.

A continuación, se categorizan los conjuntos posibles restantes de valores de parámetros de estimulación (por ejemplo, las ubicaciones restantes en la cuadrícula). Por ejemplo, en una realización, los conjuntos de valores reciben tres clasificaciones según los siguientes criterios:

1. Categorización por respuesta terapéutica prevista, de mejor a peor.

2. Categorización por distancia total hasta las ubicaciones ya probadas, de más lejana a más cercana.

3. Categorización por similitud entre distancias hasta las ubicaciones ya probadas, de más similar a menos similar.

La importancia relativa de estas categorías puede cambiar durante una sesión de programación del DBS. Al comienzo de la sesión, el objetivo es explorar el espacio de parámetros, de modo que son más importantes las categorías de distancia. Hacia el final de una sesión, puede ser necesario señalar una ubicación óptima en la cuadrícula, de modo que la categorización de las respuestas terapéuticas puede convertirse en algo más importante. Una función matemática se puede utilizar para resumir las tres categorías en una categoría general según cuánto haya progresado la sesión de programación. Dicho de otra forma, puede haber una disminución gradual en la aceptación de una peor solución (respuesta terapéutica predicha desfavorable) para permitir una exploración temprana del espacio de parámetros.

Se puede hacer que poco a poco la lógica sea más compleja añadiendo más categorías. Si hay dos efectos adversos que controlar, entonces la fase propuesta se puede adaptar añadiendo una cuarta categoría basada en predicciones de la segunda respuesta terapéutica. Así mismo, en algunas realizaciones, se puede añadir una opción que permita que las entradas de datos externas bloqueen la importancia de las categorías de respuesta terapéutica para los casos en los que un especialista desee destacar una respuesta en particular. También se pueden incorporar en la fase de propuesta varias predicciones de distintos procedimientos de aprendizaje automático añadiendo más categorías. Para una nueva característica añadida, se especifica la mejora de cómo la importancia de las categorías se une y varía durante la sesión de programación.

Cuando el número de parámetros de estimulación en un conjunto es de más de 2, como ocurre para cables direccionales, la búsqueda exhaustiva por todos los conjuntos de parámetros posibles (por ejemplo, ubicaciones en la cuadrícula) se vuelve demasiado lenta. En una realización, la lógica está adaptada para que solo se examine en cada etapa de programación un subconjunto de posibles conjuntos de valores de parámetros de estimulación (por ejemplo, ubicaciones en la cuadrícula). Por ejemplo, en un algoritmo de cable direccional de ejemplo, el punto de partida es determinar una ubicación óptima en la cuadrícula para el modo anular omnidireccional, lo que es equivalente a hallar una ubicación óptima en la cuadrícula en un cable convencional de 4 contactos. Después de que el espacio de parámetros se ha reducido a las proximidades de la mejor configuración del modo anular, se puede construir un espacio tridimensional en torno al cable. Después, la lógica puede pasar a buscar en m=4 dimensiones (coordenadas x, y, z más amplitud) de la misma manera que busca en m=2 dimensiones. Un algoritmo distinto puede convertir la ubicación tridimensional en la configuración de estimulación.

Reconociendo que la lógica de control puede aprender de las sesiones de programación anteriores (de este u otros pacientes), la lógica puede orientar la ruta de búsqueda hacia las regiones de parámetros con una gran densidad en las configuraciones óptimas anteriores. Probando las configuraciones que funcionaron primero para otros pacientes, el especialista probablemente necesitará menos etapas de programación para optimizar la respuesta terapéutica. Esta lógica se puede incorporar en reglas para proponer un conjunto siguiente de valores de parámetros de estimulación.

En el bloque 806, la lógica devuelve el conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación. Como se describió con referencia a la figura 7, este conjunto revisado se reenvía después al DBS y se reciben las indicaciones de nuevos resultados clínicos.

Se entenderá que el sistema puede incluir uno o más de los procedimientos descritos con anterioridad con respecto a las figuras 7 y 8 en cualquier combinación. Los procedimientos, sistemas y unidades descritos en el presente documento se pueden materializar de diversas formas y no deberían interpretarse como limitados a las realizaciones expuestas en el presente documento. Por consiguiente, los procedimientos, sistemas y unidades descritos en el presente documento pueden adoptar la forma de una realización entera de hardware, una realización entera de software o una realización que combine aspectos de software y hardware. Los procedimientos descritos en el presente documento se pueden realizar utilizando cualquier tipo de procesador o cualquier combinación de procesadores, donde cada procesador realice al menos parte del procedimiento.

Se entenderá que cada bloque de las ilustraciones de diagramas de flujo y que las combinaciones de bloques en las ilustraciones de diagramas de flujo y los procedimientos desvelados en el presente documento se pueden implementar mediante instrucciones de programa informático. Estas instrucciones de programa o lógica de código se pueden enviar a un procesador para producir una máquina, de tal manera que las instrucciones, que se ejecutan en el procesador, creen medios para implementar las acciones especificadas en el bloque o bloques de los diagramas de flujo desvelados en el presente documento. Un generador puede ejecutar las instrucciones de programa informático para hacer que el procesador lleve a cabo una serie de etapas operativas para generar un procedimiento implementado por ordenador. Las instrucciones del programa informático también pueden hacer que al menos algunas de las etapas operativas se lleven a cabo en paralelo. Así mismo, algunas de las etapas también se pueden llevar a cabo en más de un procesador, como podría surgir en un sistema informático multiprocesador. Así mismo, también se pueden llevar a cabo uno o más procedimientos al mismo tiempo que otros procedimientos, o incluso en una secuencia distinta a la ilustrada, sin abandonar el ámbito o espíritu de la invención.

Las instrucciones de programa informático se pueden almacenar en cualquier medio legible por ordenador que incluya, aunque no de forma limitativa, una memoria RAM, ROM, EEPROM, memoria flash u otra tecnología de memoria, CD-ROM, discos versátiles digitales (DVD) u otro almacenamiento óptico, casetes magnéticos, cinta magnética, almacenamiento en disco magnético u otros dispositivos de almacenamiento magnético, o cualquier otro medio que se pueda utilizar para almacenar la información deseada y al que se pueda acceder a través del dispositivo informático.

La memoria descriptiva anterior proporciona una descripción de la estructura, fabricación y uso de la invención. Ya que muchas realizaciones de la invención se pueden realizar sin abandonar el ámbito de la invención, la invención también se encuentra en las reivindicaciones adjuntas a continuación.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Un sistema informáti

asociado a un paciente, que comprende:

un procesador;

una memoria; y

una lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos, almacenada en la memoria, y configurada, cuando la ejecuta el procesador, para interactuar con las instrucciones de control del generador de pulsos implantable (GPI) realizando las siguientes acciones:

a) incorporar uno o más motores de aprendizaje automático, generando automáticamente un conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación que afectan, cada uno, a un aspecto de estimulación del GPI;

b) reenviar el conjunto propuesto generado automáticamente de valores de parámetros de estimulación para configurar los parámetros de estimulación del GPI con el conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación;

c) recibir uno o más valores de respuesta clínica como consecuencia de que el GPI esté configurado con el conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación; caracterizado porque dicha lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos está configurada, además, para

d) predecir, mediante la incorporación de uno o más motores de aprendizaje automático y el uso de dicho uno o más valores de respuesta clínica, al menos un valor de respuesta terapéutica para cada uno de una pluralidad de conjuntos de valores de parámetros de estimulación sin probar;

e) seleccionar, en función de los valores de respuesta terapéutica previstos y a una distancia de cada conjunto de valores de parámetros de estimulación sin probar de uno o más valores de parámetros de estimulación previamente probados, un conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación de la pluralidad de conjuntos de valores de parámetros de estimulación sin probar;

f) reenviar el conjunto propuesto revisado para configurar los parámetros de estimulación del GPI con el conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación; y

g) repetir las acciones c) a f) hasta que o a no ser que se alcance una condición de detención o que dicho uno o más valores de respuesta clínica recibidos indiquen un valor que corresponda a una indicación de respuesta terapéutica dentro de la tolerancia designada.

2. El sistema de la reivindicación 1, en el que uno o más valores de respuesta clínica son recibidos automáticamente desde un sensor asociado al paciente.

3. El sistema de las reivindicaciones 1 o 2, en el que la lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos incorpora varias técnicas de aprendizaje automático para generar automáticamente el conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación y/o el conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación.

4. El sistema de la reivindicación 3, en el que las diversas técnicas de aprendizaje automático se emplean simultáneamente y se clasifican automáticamente en función de la capacidad para generar un conjunto de valores de parámetros de estimulación que corresponda a la indicación de respuesta terapéutica dentro de la tolerancia designada.

5. El sistema de la reivindicación 1, en el que se emplean varios motores de aprendizaje automático para generar varias predicciones de dicho uno o más valores de respuesta terapéutica previstos.

6. El sistema de una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5, en el que la selección del conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación se basa en una o más reglas.

7. El sistema de la reivindicación 6, en el que las reglas incluyen una regla basada en volver a probar ubicaciones dentro de una serie de repeticiones.

8. El sistema de una cualquiera de las reivindicaciones 6 o 7, en el que las reglas incluyen una regla basada en la proximidad matemática entre los conjuntos propuestos de valores de parámetros de estimulación y los conjuntos de valores de parámetros de estimulación ya probados.

9. El sistema de una cualquiera de las reivindicaciones 6 a 8, en el que las reglas incluyen una regla basada en los valores de un parámetro de estimulación que derivan en efectos secundarios.

10. El sistema de una cualquiera de las reivindicaciones 6 a 9, en el que las reglas incluyen una regla basada en el tamaño de la diferencia entre los valores de un mismo parámetro de estimulación.

11. El sistema de una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 10, en el que la recepción de uno o más valores de respuesta clínica como consecuencia de que el GPI esté configurado con el conjunto propuesto de valores de parámetros de estimulación indica si se ha producido algún efecto secundario no deseado.

12. El sistema de una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 11, en el que la selección del conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación se determina en cada repetición posterior de la acción g) en orden de contacto, en el que el orden de contacto significa probar a lo largo de un primer contacto hasta que los efectos secundarios sean prohibitivos antes de probar el siguiente contacto proximal en un cable; y/o eligiendo

selectivamente los contactos a lo largo del eje principal de un cable y modificando otros parámetros de estimulación para cada contacto elegido de forma selectiva; y/o seleccionar al azar los valores de parámetros de estimulación, en función de un modelo del paciente, un algoritmo de búsqueda espacial, o modificando el tamaño del salto hasta un conjunto propuesto revisado de valores de parámetros de estimulación.

13. Un medio de memoria legible por ordenador que contiene instrucciones que controlan un procesador informático, cuando se ejecutan, para determinar automáticamente la configuración de la programación de un generador de pulsos implantable (GPI) asociado a un paciente, llevando a cabo las acciones de la lógica de control de retroalimentación del generador de pulsos de una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 12.