Aplicación de Inteligencia Artificial para la estimación de edad y sexo a partir del análisis del electrocardiograma

Resumen

La Inteligencia Artificial es el conjunto de métodos que pueden aprender a partir de datos. Un algoritmo de IA, cuando es entrenado adecuadamente y utilizado como herramienta que generaliza lo aprendido, resulta ser eficaz, preciso y escalable. Disponer de un algoritmo de IA permitiría procesar e interpretar una elevada cantidad de estudios de ECG en tiempos increíblemente rápidos desde un nodo con baja supervisión. Estudios publicados han evaluado que mediante IA sería posible disminuir hasta el 30% de trabajo de los funcionarios de salud.
Nuestro modelo podría, validando los resultados en diferentes poblaciones, discriminar a los pacientes que deberían ser supervisados antes, más rápido y más profundamente, actuando como asistente del funcionario que debe atender a gran cantidad de pacientes, haciendo más eficiente el trabajo en salud pública.
Una de las características más importantes de la actividad científica es la reproducibilidad de los ensayos. Por otro lado, una necesidad de los modelos de IA es su validación; esto es, la presentación de casos no utilizados durante el entrenamiento para probar su desempeño y capacidad de generalización. El modelo del trabajo publicado por la Mayo Clinic (Attia, et al.) fue entrenado con una población específica y utilizando dispositivos de electrocardiografía complejos, además de imprimir el trazado electrocardiográfico en un papel, lo cargaban en un archivo en forma de señal digital.
Nuestro trabajo propone procesar el trazado electrocardiográfico desde una imagen o un archivo pdf. Esto posibilitaría, en un futuro, incluso el análisis con una foto desde un teléfono celular con cámara apropiada.