Investigadores de la Universidad de Málaga desarrollan un sistema inteligente, FADE, que detecta anomalías cardíacas en electrocardiogramas con un 84% de precisión, mejorando el diagnóstico médico.
Un equipo de investigación del grupo Video and Image Processing (VIP), perteneciente al Departamento de Arquitectura de Computadores de la Universidad de Málaga (UMA), ha desarrollado un innovador sistema que permite detectar anomalías cardíacas en electrocardiogramas. Este avance, realizado en colaboración con expertos del Laboratorio de Sistemas Embebidos de la École Polytechnique Fédérale de Lausana en Suiza, destaca por su alta precisión del 84%, superando a los métodos convencionales que dependen de la interpretación manual y requieren considerable tiempo y experiencia por parte de los profesionales sanitarios.
El nuevo sistema, denominado FADE, se diferencia de los modelos tradicionales al entrenarse exclusivamente con electrocardiogramas normales. Esto elimina la necesidad de contar con grandes conjuntos de datos etiquetados por cardiólogos, lo que simplifica el proceso y mejora la eficiencia. FADE no solo predice señales futuras, sino que también identifica anticipadamente diversas anomalías cardíacas como arritmias e infartos.
La investigadora principal del proyecto, Paula Ruiz Barroso, explica que este enfoque reduce tanto el tiempo como los costos asociados al diagnóstico. “Entrenamos el modelo con una base de datos de señales normales, permitiéndole aprender cómo es un electrocardiograma sano sin necesidad de intervención experta inicial”, señala. Posteriormente, se establece un umbral de detección utilizando un pequeño subconjunto de muestras conocidas para diferenciar las irregularidades.
Los resultados preliminares indican que FADE logra una precisión media del 83,84% en la detección de anomalías y clasifica correctamente las señales normales con una precisión del 85,46%. Estos hallazgos se publican en el estudio titulado FADE: Forecasting for anomaly detection on ECG, disponible en la revista Computer Methods and Programs in Biomedicine.
A pesar del buen rendimiento demostrado en entornos controlados, muchos modelos actuales enfrentan dificultades para generalizar a nuevas fuentes de datos. Sin embargo, FADE ha sido diseñado para superar estas limitaciones mediante un enfoque innovador que utiliza dos rutas paralelas para procesar información: una optimizada para cambios rápidos y otra para cambios más lentos. Además, incorpora un modelo adicional destinado a reconstruir el electrocardiograma futuro.
El sistema se beneficia también de un doble entrenamiento con bases de datos extensas que suman 456 horas de grabación. “No es sencillo que un modelo funcione bien en diferentes contextos; requiere reentrenamiento para adaptarse a nuevas condiciones”, comenta Ruiz.
Actualmente, los investigadores están colaborando con un equipo médico para llevar este sistema a un entorno clínico real donde pueda ser probado por profesionales sanitarios. Además, trabajan en la optimización del modelo para su uso en dispositivos portables destinados a pacientes. Esto incluye soluciones para mejorar la calidad de señal ante posibles interferencias o movimientos durante su uso.
Dicha investigación cuenta con el respaldo financiero de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación, así como del Ministerio de Ciencia e Innovación y los fondos Next Generation provenientes de la Unión Europea.
| Cifra | Descripción |
|---|---|
| 84% | Precisión del sistema FADE en comparación con sistemas convencionales. |
| 456 horas | Duración de las grabaciones utilizadas para el entrenamiento del modelo. |
| 83,84% | Precisión media en la detección de anomalías cardíacas. |
| 85,46% | Precisión en la clasificación de señales de ECG normales. |