COLIMENSE DESARROLLA MODELO PARA DETECTAR ENFERMEDADES DEL CORAZÓN

El colimense Juan Miguel López Alcaraz, investigador del Departamento de Inteligencia Artificial para la Salud en la Universidad de Oldemburgo en Alemania, desarrolló un modelo para detectar enfermedades del corazón.

Explicó que el modelo que desarrolló se llama Modelo de Difusión Espacial de Estados Estructurados que genera series de tiempo, que en este caso se aplica en lo que son electrocardiogramas y una de las tareas secundarias que tiene esta aplicabilidad es la detección de enfermedades del corazón.

Comentó que manejan una base de datos de que se llama PTXL que son alrededor de 20 mil electrocardiogramas que cada uno de ellos tiene hasta cinco enfermedades dentro de un set de 71 enfermedades en total del corazón.

Dijo que también ha utilizado otro modelo que es residual de 50, con lo que se detecta las 71 enfermedades, las clasifican en series de tiempo entre en una o varias de esas enfermedades.

Agregó que hay modelos que han desarrollado alrededor del mundo que de alguna manera intentan generar porque son muy separados, uno es el que genera las señales y otro es el que las clasifica.

Comentó que el tema del desarrollo de electrocardiogramas alrededor del mundo ha sido muy limitado, puesto que mucha gente los genera no continuos, “nada más toman lo que son los latidos y son fijos, pero no generan las señales continuas que pueden empezar o terminar en cualquier punto de lo que es una señal del corazón”.

También hay otro tema que limita mucho la generación de señales que es que la gente las genera muy cortas, “entonces no puede uno analizar o esta delimitante no pueden ver lo que son largas secuencias a través de esa enfermedad porque puede haber características del corazón que se presentan cada ciertos segundos y no dentro de cada latido”.

Aseguró que el modelo que desarrolló es muy bueno, “puesto que genera secuencias muy largas de latidos del corazón y también genera señales continuas, no son fijas, para dar un ejemplo de la efectividad que tiene si entrenamos el modelo de clasificación con señales reales y luego lo evaluamos, tendremos una eficacia como de un 93%, pero si entrenamos el modelo con señales sintéticas y luego evaluamos tendremos una efectividad del 94%, mejora un 1%, probablemente no es tan significativo pero con base a 71 enfermedades parece que sí tiene un significativo algo importante”.

Comentó que ahora que está en Colima, platicó con el cardiólogo Erick Dávila Zaragoza, quien le ayudó con la evaluación de las señales sintéticas que está generado, “fueron dos pruebas las que le hicimos, en la primera de ellas él tenía que detectar cuáles eran las reales y cuáles las sintéticas y lo logró, detectando en real que era el de nosotros, mejorando en un 20% la detección de enfermedades”.

Para finalizar, indicó que para desarrollar este modelo de generador de series de tiempo le tomó alrededor de seis meses y la aplicación dentro de los electrocardiogramas sintéticos como tres meses.