Resumen

El electrocardiograma (ECG) es la herramienta de diagnóstico más común y de bajo costo utilizada en instituciones de salud para la detección de señales eléctricas del corazón. Las señales anormales del corazón son comúnmente conocidas como arritmias. La arritmia cardíaca puede ser peligrosa, o en la mayoría de los casos, puede causar la muerte. La arritmia puede ser de diferentes tipos y puede ser detectada mediante un examen de ECG. El cribado automatizado de la clasificación de arritmias utilizando latidos de ECG se ha desarrollado desde hace años. Los sistemas automatizados que pueden ser adaptados como herramientas para la clasificación de arritmias desempeñan un papel vital no solo para los pacientes, sino que también pueden asistir a los médicos. Las técnicas de clasificación automatizada de arritmias basadas en el aprendizaje profundo se han desarrollado con resultados de alta precisión, pero aún no han sido adoptadas por los profesionales de la salud como enfoque generalizado. Las preocupaciones principales que afectan el éxito de los

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Electrocardiogram; Arritmia; Clasificación; Sistemas automatizados; Aprendizaje profundo; Datos desequilibrados
• Keywords:Electrocardiogram; Arrhythmia; Classification; Automated systems; Deep learning; Imbalanced data