Mediante el electrocardiograma evaluamos las funciones eléctricas y musculares del corazón para evaluar patologías como la isquemia miocárdica, síncope, palpitaciones y hasta el infarto.
Podríamos también realizar el ECG utilizando textrodos mediante un dispositivo electrónico incorporado en una prenda de vestir, especialmente indicado para neonatos, que puede ser utilizado en incubadoras y consta de electrodos textiles en distintas derivaciones con el objetivo de que en cualquier posición en que se encuentre el niño tenga contacto con los textrodos necesarios para adquirir la señal de ECG.
Este dispositivo de forma totalmente autónoma o con la ayuda de un profesional puede determinar:
- La orientación del corazón (como se ubica) en la cavidad torácica.
- Evidencia del aumento del grosor (hipertrofia).
- Evidencia de daño a las diversas partes del músculo cardíaco.
- Evidencia de flujo sanguíneo agudamente alterado.
- Patrones de actividad eléctrica anormal que pueda predisponer al paciente a trastornos anormales del ritmo cardíaco.
Predicción
Ataque cardíaco repentino y aumento de muertes: preocupación creciente.
En la última década, las muertes por ataques cardíacos repentinos aumentaron enormemente, particularmente en países en vías de desarrollo, aparte de los estilos genéticos y de vida, la falta de recursos médicos en las áreas rurales causa la mayor parte de las muertes en ataques cardíacos.
Los motivos de muerte por ataque cardíaco en diferentes países son por: zonas rurales sin instalaciones sanitarias, la falta de conciencia sobre los síntomas de un paro cardíaco conduce a la muerte y aumento de casos de enfermedades cardíacas.
Máquinas analizadoras de ECG en el mercado y sus características:
- El dispositivo médico actual de IoT envía datos de ECG masivos al móvil o servidor y el análisis se realiza en una aplicación móvil o servidores de alto rendimiento.
- Aplicación basada en computadora que recibe señales del dispositivo de ECG y analiza los patrones de ECG.
- Todo el dispositivo de análisis de ECG depende de Internet o de computadoras o aplicaciones móviles de alto procesamiento.
Lo podemos resumir en los siguientes puntos:
- Dependencia de Internet para la transmisión masiva de datos de ECG.
- Requiere sistema o aplicación móvil.
- Se necesita un alto sistema computacional.
E.C.G.
La solución es convertir las observaciones humanas en conjuntos de datos.
Así es como se aumenta la precisión del modelo del analizador de ECG.
Como resultado hemos desarrollado un dispositivo analizador de mini-diagnóstico de ECG que cabe en un bolsillo y puede diagnosticar enfermedades cardíacas de forma independiente sin Internet.
Electrocardiograma
Conceptos básicos del gráfico de ECG
El gráfico de ECG se divide en 5 ondas: ondas P, Q, R, S y T.
Fibrilación auricular
Ritmo cardíaco irregular: La diferencia entre el intervalo R-R actual y el intervalo R-R anterior es de 200 ms
Bloqueo cardíaco de primer grado
Si el intervalo P-R supera los 200 ms, puede indicarse como bloqueo cardíaco de primer grado
Colocación de electrodos de ECG
Los electrodos de ECG se colocan en RA, LA y LL como se menciona en el siguiente diagrama y conectan a nuestro analizador de ECG.
Para obtener los mejores resultados: coloque los electrodos en la pared
torácica equidistante del corazón (en lugar de las extremidades específicas)
Enfoque novedoso para producir conjuntos de datos de calidad
En un aprendizaje automático, la precisión y el rendimiento de un modelo están determinados
por la calidad y la divergencia de un conjunto de datos.
Si observa los datos de ECG, es realmente difícil distinguir las diferentes afecciones cardíacas con los datos de ECG normales en un tiempo de ventana menor (ejemplo: 3 segundos)
Datos ECG normales
Cuando se entrena un modelo con datos de ECG filtrados solo para fibrilación auricular, bloqueo cardíaco normal y de primer grado, la precisión es inferior al 23%. La razón es que en la ventana más corta el modelo no puede diferenciar la diferencia. Si se busca un tiempo de ventana más largo, el tiempo de procesamiento y el uso máximo de RAM aumentan bastante, pero sin precisión.
Antecedentes del enfoque novedoso:
SCuando un médico o una persona capacitada analiza el gráfico de ECG, estará contando los cuadros pequeños entre la onda R a R, el intervalo P a R y anotarán los recuentos en el gráfico o lo guardarán para el cálculo.
Lectura del gráfico ECG
La solución es convertir las observaciones humanas en conjuntos de datos.
Así es como se aumenta la precisión del modelo del analizador de ECG.
Como resultado hemos desarrollado un dispositivo analizador de mini-diagnóstico de ECG que cabe en un bolsillo y puede diagnosticar enfermedades cardíacas de forma independiente sin Internet.