Desarrollo de un algoritmo para la estimación de la presión arterial a través de la señal pletismográfica

Abstract

El presente Trabajo de Fin de Máster tiene como objetivo desarrollar un algoritmo para la estimación de la presión arterial (blood pressure, BP) a través de la señal pletismográfica (PPG) sin requerir de inicialización, una medida inicial para calibración. Esta solución permitiría monitorizar la BP sin emplear técnicas invasivas ni requerir profesionales altamente cualificados. Cabe destacar que la BP es una señal fisiológica que permite identificar hipertensión (presión sanguínea demasiado elevada), aspecto clave en la evaluación de la salud cardiovascular y en la identificación de episodios asociados a diversas patologías crónicas. Para ello, se ha partido de la base de datos UCI (Universidad de California Irvine) (Monitorización Inteligente Multiparamétrica en Unidades de Cuidados Intensivos, MIMIC II). La selección de las características utilizadas posee una base fisiológica que la sustenta, aspecto clave de cualquier solución destinada al ámbito sociosanitario. En cuanto a la obtención de los modelos, se han utilizado el algoritmo LSBoost y el regresor Lasso. Con todo ello, se consigue estimar la presión arterial sistólica (SBP) cometiendo un error absoluto medio de 18,13 mmHg y con una desviación estándar de dicho error de 22,16 mmHg, en línea con las principales alternativas. Además, el uso de las señales estimadas parece viable en la identificación de episodios asociados a la disreflexia autónoma, patología padecida por lesionados medulares potencialmente mortal.