Algoritmo basado en redes neuronales recurrentes para la detección de ritmos desfibrilables

Abstract

La desfibrilación es crítica para la supervivencia en episodios de parada cardiorrespiratoria extra-hospitalaria (PCREH), por lo que los desfibriladores externos automáticos (DEA) incorporan algoritmos para la detección de ritmos desfibrilables. En este trabajo se emplearon 852 casos de PCREH con 4216 ventanas de análisis del ritmo del DEA. Seis expertos anotaron ECG como desfibrilable / no-desfibrilable y el diagnóstico mayoritario se empleó como referencia. Se obtuvieron 12185 segmentos ECG de 4s, que se particionaron por paciente en subconjuntos para desarrollar (70%) y evaluar (30%) un algoritmo de análisis de ritmo. El algoritmo se compone de una etapa de descomposición subbanda y una red neuronal recursiva. El mejor modelo presentó una sensibilidad (Se) de 97.6% y una especificidad (Sp) de 98.3%, cumpliendo holgadamente con las especificaciones mínimas para uso clínico del 90% de Se y 95% de Sp.