Implementación de una máquina de vectores de soporte para la reducción de falsas alarmas de arritmia en una Unidad de Cuidados Intensivos - Sánchez Sánchez, Olga Idaly (Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, 2019)
El Electrocardiograma es el método utilizado actualmente para monitorear enfermedades cardiovasculares en unidades de cuidados intensivos (UCI). Debido a condiciones como ruido y datos perdidos en la adquisición, el monitoreo en una UCI normalmente presenta un alto número de falsas alarmas (FA) de arritmia. De acuerdo Siebig et al.[1], en un estudio donde se evaluó la relevancia y veracidad de un registro de alarmas en UCI, existe únicamente un 17% de alarmas que requieren atención inmediata mientras que un 44% de las alarmas activadas son técnicamente falsas. Con el propósito de reducir el número de FA en una UCI ha surgido el desafío de investigación por Physionet [2] para el desarrollo de nuevos algoritmos que mejoren la especificidad de las alarmas en UCI. El desafío se enfoca en cinco tipos de eventos de arritmia potencialmente mortales: Asístole (AS), Bradicardia extrema (EB), Taquicardia Extrema (ET), Taquicardia Ventricular (VT) y Fibrilación Ventricular (VF). El presente trabajo tiene como objeto desarrollar un algoritmo que reduzca el número de FA de arritmia en UCI mediante la aplicación de una máquina de vectores de soporte (MVS), que clasificará por medio de ciertas condiciones la veracidad de la alarma para así proseguir con la activación de la misma.