DETECCIÓN AUTOMÁTICA DE ARRITMIAS CON PYTHON: BRADICARDIA SINUSAL

Resumen

Se presentan los resultados obtenidos del análisis automático realizado a  electrocardiogramas digitales (obtenidos de Physionet) mediante la ejecución de un script desarrollado en Python empleando la librería neurokit2, el cual permite examinar cuidadosamente las distintas ondas que componen el ECG. El algoritmo que se codificó, es semejante al que utilizan los cardiólogos, es decir, miden intervalos de tiempo entre una onda y otra para medir frecuencia cardíaca, ritmo cardíaco y, a partir de ahí identificar alguna anomalía. El código desarrollado permite diagnosticar con precisión una patología como la bradicardia sinusal (y clasificarla como pura o no pura), taquicardias y frecuencia normal. En la muestra de ECG que se analizaron se tienen  bradicardias,  taquicardias y  normales; el código predice al  cada uno de estos casos, es decir sin falsos positivos ni falsos negativos. El tiempo que tarda el código en analizar los  ECG es menor a , es decir cada señal la analiza en aproximadamente . La alta precisión del código permite considerarlo como un soporte tecnológico adecuado para aligerar su carga laboral, ya que por medio de éste podría tener de manera automática un posible diagnóstico y así realizar su labor de manera más rápida y segura.