La insuficiencia cardíaca congestiva (CHF) es una afección crónica progresiva que afecta el poder de bombeo de los músculos del corazón.
Ahora, gracias a el desarrollo de una red neuronal, se puede identificar la insuficiencia cardíaca congestiva con una precisión del 100 % a través del análisis de un solo latido cardíaco sin electrocardiograma (ECG).
Solo un latido
Publicado en el Biomedical Signal Processing and Control Journal por parte de investigadores de la Universidad de Surrey, los resultados de este estudio sugieren una mejora drástica de los métodos de detección de CHF existentes, que generalmente se centran en la variabilidad de la frecuencia cardíaca que, si bien es efectiva, consume mucho tiempo y es propensa a errores.
No es lo que sucede con este nuevo enfoque, que comete cero errores, basado en redes neuronales jerárquicas altamente efectivas para reconocer patrones y estructuras en los datos.
Concretamente, el nuevo modelo utiliza una combinación de procesamiento avanzado de señales y herramientas de aprendizaje automático en señales de ECG sin procesar.
El modelo también es uno de los primeros que puede identificar las características morfológicas del ECG específicamente asociadas a la gravedad de la afección.
Con aproximadamente 26 millones de personas en todo el mundo afectadas por una forma de insuficiencia cardíaca, esta investigación presenta un avance importante en la metodología actual, posibilitando a los pacientes un diagnóstico temprano y más eficiente y aliviando así las presiones económicas sobre los recursos existentes.