La detección de eventos adversos, como convulsiones epilépticas, puede ser crítica para pacientes que sufren de una variedad de síndromes patológicos. Los algoritmos que utilizan modalidades de detección remota, como la entrada de una cámara de video, pueden ser efectivos para alertas en tiempo real, pero la amplia variabilidad de entornos y numerosos factores no estacionarios pueden limitar su precisión. En este trabajo, abordamos el problema del refuerzo adaptativo que puede proporcionar aplicaciones flexibles en dispositivos de alerta. El concepto general de nuestro enfoque es el algoritmo adaptativo reforzado topológicamente (TOREADA). Tres pasos esenciales-incrustación, evaluación y envolvente-actúan de manera iterativa durante la operación del sistema, proporcionando así un aprendizaje continuo, en tiempo real y reforzado. Aplicamos este concepto en el caso de la detección de convulsiones epilépticas, donde tres parámetros definen el manifiesto de decisión. Las simulaciones tipo Monte Carlo validan la efectividad y robustez del enfoque. Mostramos que el procedimiento adaptativo encuentra los parámetros de detección correctos, proporcionando una precisión óptima a partir de una gran variedad de estados iniciales. Con respecto a la calidad de separación entre convulsiones simuladas y épocas normales, el algoritmo de refuerzo de detección es robusto dentro de los amplios márgenes de escenarios de generación de señales. Concluimos que nuestra técnica es aplicable a una amplia variedad de sistemas de detección de eventos.