Diseño de un prototipo de monitoreo y diagnóstico remoto de arritmias cardiacas, basado en el procesamiento de señales con deep learning

Abstract

En esta investigación se presenta el diseño de un prototipo de monitoreo y diagnostico remoto de arritmias cardiacas basado en redes neuronales, para lo cual, se emplea la metodología en V que se comprende por las fases de verificación, codificación y validación. La fase de verificación consiste la descripción a detalle de los requerimientos del sistema, donde, se considera como referencia el estándar ISO/IEC / IEEE 29148: 2011 (ISO/IEC/IEEE, 2011). Posterior a la descripción de requerimientos del sistema se procede a realizar la selección de los componentes de hardware y software. En este sentido, para seleccionar cada componente se realiza una comparación técnica de varias opciones posibles y se evalúa según su adaptación a los requerimientos deseados. Luego se programa la técnica de Deep Learning, para lo cual, se empleó la base datos de arritmias cardiacas de la MIT-BIH, considerando tres patologías específicas, bradicardia, taquicardia y estado normal. Las pruebas físicas de funcionamiento se realizan en base a una ficha de cumplimiento de características, donde se detalla el tipo de prueba y los posibles fallos que se presentaron en cada prueba. Asimismo, el sistema se prueba con 8 pacientes, que presentan patologías asociadas al corazón, bajo la supervisión del doctor Fernando Cruz Cevallos. Por último, el sistema demuestra ser muy completo para ser usado por el profesional de la salud ya que aparte de recibir y detectar de forma correcta las arritmias cardiacas como bradicardia, taquicardia y la frecuencia cardiaca normal, este almacena los datos de una forma organizada, lo que facilita el seguimiento y control médico del paciente, además, su efectividad es del 100%.