Colimense desarrolló un modelo para detectar enfermedades del corazón

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*Es investigador de la Universidad de Oldemburgo en Alemania.

Edgardo Zamora|CN COLIMANOTICIAS

Colima, Col.-  Trascendiendo fronteras… El colimense Juan Miguel López Alcaraz investigador de la Universidad de Oldemburgo en Alemania desarrolló un modelo para detectar enfermedades del corazón.

La investigación es el Modelo de Difusión Espacial de Estados Estructurados (SSSD) que permitirá generar series de tiempo sintéticas.

«Como en este caso es aplicado en electrocardiogramas, manejamos una base de datos que consta de alrededor de 20 mil electrocardiogramas que cada uno tiene contiene diversas enfermedades entre un total de 71 de ellas».

Explicó que el modelo ha aprendido a crear señales con características más fuertes de cada enfermedad que las que contienen los electrocardiogramas reales y con esto se podrá mejorar tareas como la detección de enfermedades del corazón en la que aplica un modelo residual.

«El modelo que tenemos es muy bueno porque genera secuencias muy largas de los latidos del corazón y también genera señales continuas».

Indicó que si entrena el modelo de clasificación con señales reales y lo evaluamos con señales reales, tiene una eficacia del 93.17 por ciento, pero si entrenamos el modelo con señales sintéticas y se evalúa con señales reales como el caso del día a día, aumenta su efectividad del 94.34 por ciento que mejora la detección de enfermedades.

Durante su visita al estado de Colima se reunió con el cardiólogo Erick Dávila Zaragoza, quien apoyó a la evaluación de las señales sintéticas que generan.

«Básicamente aplicamos dos pruebas, en la cual en la primera el debía detectar el real de cuatro opciones, y éste fue exitoso, puesto que nuestro sintético fue señalado como real, y los reales como sintéticos».

Dijo que en la segunda, logró identificar exitosamente el diagnóstico de la enfermedad que se presentaba, logrando incluso detectar las enfermedades con una mejoría de un 20 por ciento en los electrocardiogramas sintéticos que en los reales.

«Nos enfocamos en la investigación, en la cual nos encargamos de generar los algoritmos y ocasionalmente crear algunas aplicaciones, sin embargo, nuestro código es abierto a través de nuestro repositorios para poner a disposición de otros programadores herramientas para desarrollar futuras aplicaciones de inteligencia artificial de manera exitosa, principalmente en temas tan importantes como la salud».

El modelo de generación de series de tiempo se desarrolló en un periodo de seis meses y la aplicación dentro de los electrocardiogramas sintéticos alrededor de tres meses.

Este Modelo de Difusión Espacial de Estados Estructurados (SSSD) se puede encontrar en Pre-impreso: https://arxiv.org/abs/2208.09399 PDF: https://arxiv.org/pdf/2208.09399.pdf
Alcaraz, J. M. L., & Strodthoff, N. (2022). Diffusion-based time series imputation and forecasting with structured state space models. arXiv preprint arXiv:2208.09399.