Resumen

Las cardiopatías son la principal causa de muerte por enfermedades crónicas en los países en desarrollo. La dificultad de realizar un diagnóstico preciso y oportuno se ve agravada por la falta de recursos y profesionales en algunas zonas, lo que contribuye a esta realidad. Los profesionales de la medicina pueden beneficiarse de los avances tecnológicos que ayudan a realizar un diagnóstico preciso de los pacientes. A la luz de estos hallazgos, se ha desarrollado una herramienta de diagnóstico híbrida que combina varias técnicas de inteligencia computacional (machine learning) capaces de analizar historias clínicas e imágenes de señales de electrocardiograma e indicar si el paciente tiene o no cardiopatía isquémica con hasta un 97,01 de precisión. Para este proyecto fue necesario trabajar con expertos médicos y con una base de datos que contenía datos clínicos de aproximadamente 1020 pacientes y sus diagnósticos. Se utilizaron ambos. También se utilizó en este proyecto una base de datos de imágenes que contenía 92 imágenes de señales de electrocardiograma para el análisis de la red neuronal artificial. Tras una amplia investigación y pruebas por parte de la comunidad médica, que apoyó el proyecto y proporcionó comentarios positivos, se desarrolló una herramienta exitosa. Esto demostró la eficacia de la herramienta.

• Materias:Ingeniería biomédica Biomecánica Prótesis Extremidades (Cuerpo Humano) Músculos Hidromecánica
• Subjects:Biomedical engineering Biomechanics Prostheses Limbs (Human Body) Muscles Hydromechanics
• Palabras claves:imagen de electrocardiograma, señal de electrocardiograma, cardiopatía isquémica, herramientas de diagnóstico híbridas, red neuronal artificial, diagnóstico de pacientes, causa de muerte, varias inteligencias computacionales, falta de recursos, proyecto
• Keywords:image of electrocardiogram, electrocardiogram signal, ischemic heart disease, hybrid diagnostic tools, artificial neural network, diagnosis of patients, cause of death, several computational intelligence, lack of resources, project