Prediciendo el peso de los pacientes a través de señales del corazón

A medida que la tecnología avanza en el campo de la salud, hay una creciente necesidad de nuevas formas de rastrear y evaluar la salud de los pacientes. En el monitoreo continuo de la salud del corazón, los dispositivos portátiles e implantados, junto con herramientas de monitoreo móvil, se han vuelto esenciales. Analizar las señales del corazón está demostrando ser un método útil para evaluar cómo están los pacientes. Específicamente, observar señales del corazón, como los Electrogramas Intracardiacos (EGMs), puede ofrecer información importante sobre la salud del corazón de un paciente e incluso dar pistas sobre su edad o peso.

Tradicionalmente, los médicos revisan la historia de un paciente durante el proceso de diagnóstico, lo que ayuda a formar un diagnóstico y tomar decisiones de tratamiento. Sin embargo, a medida que la recolección de datos se traslada a métodos remotos, como el uso de monitores Holter y dispositivos portátiles, interpretar las señales de los pacientes se vuelve más importante. Tener información adicional sobre la demografía de un paciente, como edad y peso, juega un papel crucial en el desarrollo de diagnósticos precisos y planes de tratamiento. Cuando falta esta información demográfica, se vuelve esencial analizar qué pueden decirnos las señales sobre el paciente.

Los datos demográficos incluyen información no médica sobre los pacientes, como edad, peso y género. En medicina del corazón, los investigadores han estudiado cómo estos factores se relacionan con las señales del corazón, encontrando evidencia significativa de que la edad, el género y el peso pueden afectar la salud y función del corazón. Por ejemplo, los pacientes mayores a menudo muestran más cambios estructurales y eléctricos en sus corazones, especialmente durante problemas de ritmo cardíaco como la fibrilación auricular (AF). Los pacientes más jóvenes, por otro lado, suelen tener factores de protección contra estos riesgos. También se notan diferencias de género, donde hombres y mujeres pueden presentar diferentes tasas de problemas cardíacos, y estas diferencias sugieren la necesidad de estrategias de prevención personalizadas.

Tratar enfermedades del corazón es complicado y a menudo necesita un enfoque más personalizado. En el mundo de la medicina personalizada, los esfuerzos por entregar tratamientos precisos están en curso, pero el trabajo es complejo y puede ser costoso. Por lo tanto, encontrar señales específicas que puedan guiar las decisiones de tratamiento es crucial.

Este estudio tiene como objetivo explorar cómo las señales del corazón pueden predecir el peso de un paciente basado en los electrogramas intracardiacos recolectados. Un estudio reciente se centró en predecir la edad usando señales similares. En ese estudio, se utilizaron algoritmos avanzados para analizar datos de series de tiempo. Uno de estos algoritmos, Minirocket, mostró un mejor rendimiento que otro algoritmo conocido como XGBoost en varios escenarios, logrando una precisión muy alta. Mientras tanto, XGBoost mostró algunos signos de sobreajuste, especialmente al lidiar con clases que no estaban bien representadas.

#Datos del Paciente

Los datos usados para este estudio provienen de un registro de pacientes con AF que fueron reclutados durante su tratamiento. Se hizo una revisión exhaustiva de los datos por expertos en el campo, clasificando cada señal del corazón como AF o Taquicardia Auricular (AT). Para este estudio, se creó un conjunto de datos balanceado, asegurando que hubiera igual número de casos de AF y AT. Todos los participantes aceptaron unirse al estudio, siguiendo los protocolos éticos.

#Recolección de Señales del Corazón

El conjunto de datos para este estudio consistió en miles de señales del corazón. Durante los procedimientos de monitoreo del corazón, se utilizó un catéter especializado con múltiples electrodos para recolectar las señales del corazón. Las señales fueron grabadas durante un tiempo establecido y filtradas para enfocarse en el rango de frecuencia relevante.

Para el análisis, se utilizaron señales del corazón que duraban alrededor de cuatro segundos. Esta duración permite una buena comprensión del ritmo del corazón sin complejidades innecesarias. Las señales originales fueron estandarizadas para asegurarse de que pudieran compararse efectivamente. Se minimizó el ruido de otras actividades del corazón para centrarse en las señales de interés.

Para analizar el peso de los pacientes, los valores continuos de peso fueron divididos en categorías. Cada peso cae en un rango o bin predeterminado. Por ejemplo, si el peso de un paciente es de 82 kg, se clasificaría en el grupo etiquetado como "<89 kg". El estudio probó diferentes números de bins para ver cómo esto afectaba los resultados.

#Algoritmos de Clasificación

Se utilizaron dos algoritmos principales en este estudio: Minirocket y XGBoost.

Minirocket está diseñado para analizar datos de series temporales de manera rápida y eficiente. Utiliza patrones generados aleatoriamente para extraer características útiles de las señales del corazón. Este enfoque ha demostrado ser efectivo, especialmente para conjuntos de datos grandes.

XGBoost es otro algoritmo conocido que utiliza un método llamado boosting por gradiente para mejorar predicciones. Construye una serie de árboles de decisión, cada uno corrigiendo errores del árbol anterior. Si bien es potente y ampliamente utilizado, a veces puede sobreajustarse, lo que significa que se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y tiene un mal desempeño en nuevos datos.

#Evaluación del Rendimiento

Para evaluar qué tan bien funcionaron los algoritmos, se utilizó un método llamado validación cruzada de Monte Carlo. Esto implica dividir repetidamente los datos en grupos de entrenamiento y prueba para medir qué tan bien se desempeña cada algoritmo.

Se utilizaron varias métricas para evaluar los algoritmos, incluyendo:

• Precisión: La corrección general de las predicciones hechas por el modelo.
• F1 Score: Una medida que equilibra la precisión y el recuerdo para clasificaciones binarias.
• Área Bajo la Curva (AUC): Un indicador de qué tan bien puede el modelo distinguir entre diferentes clases.

Estas evaluaciones ayudan a garantizar la fiabilidad y efectividad de los algoritmos para predecir datos de pacientes.

#Resultados

Este estudio mostró qué tan efectivamente los dos algoritmos podrían predecir el peso del paciente utilizando señales del corazón. Los resultados de la clasificación indicaron que Minirocket se desempeñó consistentemente mejor que XGBoost, con altas puntuaciones en varias medidas. Por otro lado, aunque XGBoost mostró un rendimiento decente, tuvo dificultades con las clases que estaban subrepresentadas, lo que suele ser un problema con datos desbalanceados.

Minirocket demostró ser más estable y confiable, manteniendo un alto rendimiento incluso con más clases. Sin embargo, se observó una ligera caída en la precisión cuando se redujo el número de bins.

Se utilizaron matrices de confusión para visualizar el rendimiento de ambos algoritmos. Minirocket logró una alta precisión y recuerdo, mientras que XGBoost reveló valores más bajos para las clases con menos muestras, destacando su tendencia a luchar con conjuntos de datos desbalanceados.

#Conclusión

Este estudio introdujo un nuevo método para estimar la demografía de los pacientes a partir de señales del corazón, destacando su importancia para la medicina personalizada y el monitoreo de salud remoto. Los hallazgos sugieren que analizar señales del corazón puede proporcionar información valiosa sobre el peso de los pacientes.

Minirocket surgió como una opción más robusta en comparación con XGBoost, mostrando su efectividad en el manejo de diferentes clases y desbalances de clase. Mientras tanto, los desafíos de XGBoost con el sobreajuste indican la necesidad de mejoras, particularmente en situaciones con datos desbalanceados.

En general, esta investigación abre caminos para investigar más sobre la refinación de algoritmos, mejorar la precisión de las predicciones y explorar características adicionales. Resalta el potencial del análisis de señales del corazón para proporcionar información crítica que puede mejorar la atención médica y las estrategias de tratamiento para los pacientes.