Discriminación Mejorada Entre Personas Sanas e Hipertensas Combinando Fotopletismografía y Electrocardiografía

Abstract

[ES] Las enfermedades cardiovasculares son una de las principales causas de muerte, siendo la hipertensión arterial (HTA) su principal factor de riesgo. Sus complicaciones pueden evitarse con un tratamiento temprano, pero dado que estos pacientes no presentan ninguna sintomatología, a menudo la HTA se detecta en estadios muy avanzados. Este trabajo presenta un modelo de estimación de la presión arterial (PA) a partir de señales de electrocardiografía (ECG) y fotopletismografía (PPG), que pueden obtenerse del paciente con facilidad mediante dispositivos llevables de monitorización continua. Se han analizado señales de 86 pacientes con registros de ECG, PPG y PA, siendo 35 normotensos, 26 prehipertensos y 25 hipertensos. Los registros fueron limpiados de ruido para mejorar la obtención de sus puntos característicos. A partir de ellos se obtuvieron parámetros discriminatorios como los tiempos de llegada de pulso (PAT) y características morfológicas de la señal PPG como el ancho del pulso e intervalo entre picos sistólicos, con los que se entrenarán modelos de clasificación buscando mejorar los resultados de discriminación entre pacientes. Los resultados obtenidos fueron del 85,44 % de F1 score comparando a pacientes normotensos con prehipertensos e hipertensos, logrando una mejora del 7 % respecto a la utilización de parámetros predictivos y clasificadores propuestos en estudios previos. La utilización de las señales PPG y ECG ha demostrado ser capaz de discriminar entre personas sanas e hipertensas y, por tanto, podría ser usada para la prevención de la hipertensión implementando esta técnica en dispositivos llevables.