Dispositivo portátil para la detección temprana de arritmias cardiacas en adultos mayores mediante técnicas de inteligencia artificial
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Date
2025-02
Authors
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Publisher
Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Telecomunicaciones
Abstract
Cardiovascular diseases are one of the leading causes of death worldwide, with cardiac arrhythmias being a significant factor in many of these cases. Early detection of these irregularities is crucial to prevent serious complications and improve patients' quality of life. This research focuses on the development of a portable device for the early detection of cardiac arrhythmias, combining advanced biomedical module technologies, signal processing, and machine learning models.
The device uses an LSTM autoencoder-decoder model to analyze electrocardiogram (ECG) signals in real time, identifying abnormal patterns in time series and distinguishing between normal and arrhythmic heart rhythms. The high-quality ECG5000 database was used for training and validating the model.
The research includes key stages such as data acquisition, preprocessing to reduce noise and artifacts, model implementation, and validation testing in a controlled environment. Preliminary results show that the device is capable of detecting arrhythmias with high accuracy and speed, making it a valuable tool for remote monitoring and the prevention of cardiovascular events.
This project not only contributes to technical advancements but also provides an accessible solution for cardiac health monitoring, improving the ability of patients and healthcare professionals to address cardiovascular conditions promptly and efficiently.
Description
Las enfermedades cardiovasculares son una de las principales causas de mortalidad en el mundo, y las arritmias cardíacas representan un factor crítico. La detección temprana de estas anomalías es esencial para prevenir complicaciones graves y mejorar la calidad de vida de los pacientes. En este marco, se desarrolló un dispositivo portátil para la detección temprana de arritmias cardíacas, integrando módulos biomédicos, procesamiento de señales y aprendizaje automático.
El dispositivo emplea el módulo ADS8232 para capturar señales electrocardiográficas (ECG) en tiempo real. Estas señales son analizadas mediante un modelo LSTM autoencoder-decoder, que identifica patrones anómalos en series temporales y distingue entre ritmos normales y arritmias. Para el entrenamiento y validación del modelo, se utilizó la base de datos ECG5000, conocida por su calidad y diversidad de registros clínicos.
El desarrollo abarcó etapas clave como la adquisición de datos, preprocesamiento para eliminar ruido, implementación del modelo de detección y validación en un entorno controlado. Los resultados preliminares demuestran la efectividad de los modelos LSTM en la identificación de patrones anómalos. Este dispositivo se perfila como una herramienta valiosa para el monitoreo remoto y la prevención de eventos cardiovasculares.
Además de sus avances técnicos, el proyecto presenta una solución accesible para el seguimiento de la salud cardíaca, facilitando a pacientes y profesionales una atención más oportuna y eficiente ante afecciones cardiovasculares.
Keywords
ARRITMIAS CARDÍACAS, DETECCIÓN TEMPRANA, MODELO LSTM, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO, SALUD CARDÍACA