REVISTA ESPAÑOLA DE
CARDIOLOGÍA
ISSN: 0300-8932 Factor de impacto 2023 7,2

SEC 2024 - El Congreso de la Salud Cardiovascular

Bilbao, 24 - 26 de Octubre de 2024


Introducción
Dr. José María de la Torre Hernández
Presidente del Comité Científico del Congreso. Vicepresidente de la SEC

Comités ejecutivo, organizador y científico
Comité de evaluadores
Listado completo de comunicaciones
Índice de autores

6082. Electrocardiografía, monitorización del ritmo (wearables), cartografía no invasiva de las arritmias, Inteligencia artificial

Fecha : 24-10-2024 00:00:00
Tipo : Pósteres

6082-501. Aplicación de técnicas de inteligencia artificial para delinear complejos QRS en el electrocardiograma asociado a un episodio de parada cardiorrespiratoria

Jon Urteaga Urizarbarrena1, Andoni Elola Artano2, Daniel Herráez Martín3, Anders Norvik4, Eirik Unneland4, Abhishek Bhardwaj5, David Buckler6, Benjamín Abella7, Eirik Skogvoll4 y Elisabete Aramendi Ecenarro1

1Departamento de Ingeniería de Comunicaciones. Universidad del País Vasco, Bilbao (Vizcaya), España, 2Departamento de Tecnología Electrónica. Universidad del País Vasco, Bilbao (Vizcaya), España, 3Hospital de Cruces, Barakaldo (Vizcaya), España, 4Department of Circulation and Medical Imaging. Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología, Trondheim (Noruega), 5University of California, Riverside (Estados Unidos), 6Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York (Estados Unidos) y 7University of Pennsylvania, Philadelphia (Estados Unidos).

Introducción y objetivos: La delineación con precisión de los complejos QRS es una técnica crucial para el diagnóstico basado en el electrocardiograma (ECG). En el contexto de la parada cardiorrespiratoria (PCR), durante episodios con ECG regular, se han propuesto algunas características de los complejos, como duración o frecuencia cardiaca, para predictores de la evolución paciente. La delineación manual de los registros del ECG, identificando el inicio y final de cada complejo QRS, es muy laboriosa y repetitiva, lo que ha derivado en el desarrollo de numerosos algoritmos para la delineación automática. Sin embargo, la eficacia de dichos algoritmos no se ha evaluado en el entorno clínico de la PCR, donde los complejos QRS irregulares y aberrantes son muy comunes. Este estudio tiene como objetivo evaluar el rendimiento de los algoritmos existentes y proponer un nuevo enfoque basado en técnicas de inteligencia artificial (IA) para la delineación de QRS durante la PCR.

Métodos: La base de datos de estudio contiene 332 episodios de PCR intrahospitalaria (124 de un hospital noruego y 208 de dos hospitales estadounidenses) registrados mediante desfibriladores. Los ritmos y los complejos QRS fueron anotados por profesionales médicos y sirvieron como patrón de referencia. El método de delineación del complejo QRS propuesto consta de tres etapas: filtrado de las componentes de ruido del ECG, segmentación en ventanas de 6 s para introducirlos en un modelo de inteligencia artificial (IA) y una fase final de fusión de las ventanas segmentadas.

Resultados: El rendimiento del algoritmo propuesto se compara con otros cuatros métodos del estado del arte (EdA) en la tabla. Se observa que el algoritmo propuesto demuestra un rendimiento superior, con una F1, media armónica de Se (sensibilidad) y VPP (valor predictivo positivo) 0,8-6,9 puntos por encima de las otras alternativas y errores de inicio y final de QRS entre 0,0-14,0 y 0,1-13,7 ms por debajo, respectivamente.

Resultados del método propuesto y comparación con los métodos del estado del arte

Modelo

F1 (%)

Se (%)

VPP (%)

QRSon/QRSoff (ms)

Propuesta

96,8 (8,1)

97,1 (11,1)

96,1(10,2)

8,9 (12,0)/25,3 (25,2)

Martinez et al.

93,8 (14,3)

64,0 (45,5)

97,0 (10,8)

8,9 (15,4)/32,7 (34,9)

Pilia et al.

93,3 (13,5)

93,3 (17,8)

93,4 (16,1)

22,9 (19,3)/39,0 (35,1)

Peimankar et al.

96,0 (9,4)

96,9 (12,1)

95,6 (11,2)

9,3 (14,4)/25,4 (26,1)

Camps et al.

89,5 (18,0)

84,5 (31,4)

92,47(14,3)

16,8 (22,3)/35,8 (35,7)

Métricas de rendimiento del algoritmo propuesto frente a otras cuatro alternativas públicas en términos de Se (sensibilidad), VPP (valor predictivo positivo) y F1 (valor F). Se aportan también los errores en la identificación del instante de inicio (QRSon) y final (QRSoff) del complejo.

Conclusiones: Se ha propuesto un método basado en IA para la segmentación del complejo QRS durante la PCR, que supera en prestaciones los algoritmos actuales del EdA. Su posible integración en equipos médicos como los monitores de desfibrilación podría proporcionar un análisis más preciso en tiempo real y ayudar a en el diagnóstico y tratamiento del paciente.

Comunicaciones disponibles de "6082. Electrocardiografía, monitorización del ritmo (<i>wearables</i>), cartografía no invasiva de las arritmias, Inteligencia artificial"

6082-500. Adherencia y tolerancia al seguimiento ECG mediante trasmisión transtelefónica diaria tras ablación de fibrilación auricular
María Victoria Rossa1, Sergio Castrejón Castrejón1, Beatriz Sanz Verdejo1, Marcel Martínez Cossiani1, Paula Sánchez Somonte1, Ricardo Martínez González1, María Eugenia Martínez Maldonado1, Cecilia Zapata García1, Rosa González Davia2, Raúl Moreno1 y José Luis Merino1

1Hospital Universitario La Paz, Madrid, España y 2Hospital Infanta Cristina, Parla (Madrid), España.
6082-501. Aplicación de técnicas de inteligencia artificial para delinear complejos QRS en el electrocardiograma asociado a un episodio de parada cardiorrespiratoria
Jon Urteaga Urizarbarrena1, Andoni Elola Artano2, Daniel Herráez Martín3, Anders Norvik4, Eirik Unneland4, Abhishek Bhardwaj5, David Buckler6, Benjamín Abella7, Eirik Skogvoll4 y Elisabete Aramendi Ecenarro1

1Departamento de Ingeniería de Comunicaciones. Universidad del País Vasco, Bilbao (Vizcaya), España, 2Departamento de Tecnología Electrónica. Universidad del País Vasco, Bilbao (Vizcaya), España, 3Hospital de Cruces, Barakaldo (Vizcaya), España, 4Department of Circulation and Medical Imaging. Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología, Trondheim (Noruega), 5University of California, Riverside (Estados Unidos), 6Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York (Estados Unidos) y 7University of Pennsylvania, Philadelphia (Estados Unidos).
6082-502. Seguimiento a largo plazo de pacientes con desarrollo de bloqueo de rama izquierda y QRS &ge; 150 ms tras implante de TAVI mediante Holter subcutáneo implantable
José Antonio Fernández Sánchez, Teresa Bretones del Pino, Manuel Muñoz García, Torcuato Garrido-Arroquia Jurado, Manuel Molina Lerma, Vicente Alcalde Martínez, Miguel Álvarez López, Joaquín Sánchez Gila y Eduardo Molina Navarro

Hospital Universitario Virgen de las Nieves, Granada, España.
6082-503. El diagnóstico precoz de fibrilación auricular mediante fotopletismografía de reloj inteligente está condicionado a la monitorización durante el sueño
Luis Jesús Jiménez Borreguero1, Marcos Díaz Berrera2, Guillermo J. Ortega3, Dafne Viliani1, Álvaro Montes1, Alberto Cecconi1 y Beatriz López Melgar1

1Cardiología, 2Facultad de Medicina, UAM, Madrid, España y 3Unidad Análisis de Datos. Hospital Universitario de la Princesa, Madrid, España.

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