Funcionalidad adaptable de apoyo a las decisiones para el control de la salud
El creciente número de episodios cardiovasculares en el mundo occidental y concretamente en Europa ha provocado un aumento del número de muertes y de enfermedades precoces. Un factor importante es el diagnóstico precoz, pero dada la naturaleza de la enfermedad, normalmente los episodios se producen fuera del marco hospitalario. Por tanto, es necesario reducir el tiempo anterior al tratamiento. En este sentido, el proyecto HEARTS se centró en la predicción de la enfermedad más que en el diagnóstico, porque no solamente afecta a personas enfermas o con alto riesgo, sino también a las personas sanas. Para conseguirlo, el consorcio del proyecto desarrolló un nuevo sistema de control de la salud a distancia que no resulta molesto y que es dinámico, inteligente, interoperable y de arquitectura abierta. El sistema presenta una capacidad de control avanzado y adaptable de las decisiones, a través del cual se integraron técnicas analíticas convencionales con nuevas propuestas. Estas últimas incluían una red neural y análisis no lineales para reflejar el estado de salud específico de una persona. Mediante propuestas que se centran tanto en la enfermedad como en el paciente para el análisis del diagnóstico de la enfermedad cardiaca, estas características se materializan en las herramientas de análisis automático de ECG. Más concretamente, se recopila en cualquier momento información sobre el estado de la salud de una determinada persona en un contexto específico y se analiza a través de unas nuevas tecnologías de procesamiento neuro/fuzzy. Gracias a la capacidad de interpretabilidad y de razonamiento, en caso de que existan síntomas de isquemia de miocardio los usuarios reciben avisos inmediatos. El subsistema modular de apoyo a las decisiones es fácil de utilizar para los expertos médicos. Las herramientas utilizan un método de reconocimiento de la señal ECG, que se basa en un algoritmo de red neural supervisada para la detección rápida de isquemia de miocardio a partir de dichas señales. Se han realizado pruebas exhaustivas y se ha validado con ayuda de la base de datos europea de ECG, demostrando una alta sensibilidad y especificidad en la identificación de los episodios isquémicos. Además, demostró tener una precisión de más del 94% en la clasificación de los latidos cardiacos Los módulos de apoyo a las decisiones se pueden usar como parte del sistema de telemedicina o como unidades independientes en un entorno médico o integrados en dispositivos médicos. Para más información, haga clic en el enlace siguiente: http://heartsproject.datamat.it/hearts(se abrirá en una nueva ventana)
