El monitoreo a largo plazo en el hogar de personas que viven con epilepsia no se puede lograr utilizando la electroencefalografía (EEG) estándar de escala completa acoplada con video. Los dispositivos portátiles de detección de convulsiones, como el EEG detrás de la oreja (bte-EEG), ofrecen un método discreto para el seguimiento ambulatorio de esta población. La combinación de bte-EEG con electrocardiografía (ECG) puede mejorar el rendimiento de la detección automatizada de convulsiones. Sin embargo, dichos marcos producen altas tasas de falsas alarmas, lo que hace necesaria la revisión visual. Este estudio tuvo como objetivo evaluar un marco de detección de convulsiones portátil multimodal semi-automatizado utilizando bte-EEG y ECG. Utilizando el conjunto de datos SeizeIT1 de 42 pacientes con epilepsia focal, se utilizó un algoritmo de detección de convulsiones multimodal automatizado para producir alarmas de convulsiones. Dos revisores evaluaron las detecciones del algoritmo dos veces: (1) utilizando solo datos de bte-EEG y (2) utilizando bte-EEG, ECG y señales de frecuencia cardíaca. Los lectores lograron una sensibilidad media del 59.1% en el experimento visual de bte-EEG, con una tasa de detección falsa de 6.5 detecciones falsas por día. La adición de ECG resultó en una sensibilidad media más alta (62.2%) y una tasa de detección falsa considerablemente reducida (media de 2.4 detecciones falsas por día), así como un aumento en la concordancia entre los revisores. El marco multimodal permite un tiempo de revisión eficiente, lo que lo hace beneficioso tanto para los médicos como para los pacientes.