Algoritmia y eficiencia para valoración clínica de variabilidad cardíaca en monitorización prolongada

Abstract

Resumen Existe una serie de mediciones clínicas relevantes que necesitan para su cálculo la detección previa de los complejos QRS del ECG. Como consecuencia, el cálculo rápido y preciso se convierte en un factor clave para cumplir con este objetivo, el cual es especialmente relevante para la enorme cantidad de latidos registrados en monitorización prolongada. Por ello en este trabajo, se analizan nuevos algoritmos de detección de QRS desarrollados al efecto de alta eficiencia computacional y precisión, así como, algunos de los más relevantes en la literatura. Todos los algoritmos implementados fueron probados con gold-standard desarrollado específicamente para este trabajo por el equipo clínico, quienes seleccionaron manualmente cada latido de los 200 registros de Holter de 48 horas del Hospital Virgen de la Arrixaca de Murcia (España), que constituían nuestra base de datos. El método de procesamiento multiderivación basado en una versión mejorada del algoritmo Pan-Tompkins unido a la función OR, resultó superar en términos de eficiencia computacional y precisión al resto de los algoritmos implementados. Con ello se obtuvo una sensibilidad del 99,2%, una especificidad del 95,6%, una precisión del 97,1% y un tiempo de procesamiento de 77 segundos. En conclusión, la eficiencia y precisión del método propuesto en este trabajo puede proporcionar un algoritmo válido para el procesado efectivo con valor clínico para la monitorización prolongada, donde actualmente otros métodos son válidos. 1. Motivación El objetivo principal de la monitorización cardiaca es la detección de patologías cardiacas con síntomas transitorios, donde el Holter de 24 horas es el dispositivo más frecuentemente utilizado en entornos clínicos. Para llevar a cabo esta prueba, el paciente debe llevar durante veinticuatro horas consecutivas un dispositivo de registro de la señal electrocardiograma (ECG) de forma continua, mientras realiza sus actividades diarias. En los últimos años diversas investigaciones han demostrado que la monitorización prolongada (MP) es una importante herramienta de pronóstico diagnóstico, si bien presenta dificultades ulteriores de gestión y procesado de tan ingente cantidad de información. En particular parece probado que los indicadores de diagnóstico se pueden observar mejor en períodos de monitorización más largos. Por esta razón, un número de trabajos recientes se han centrado en los protocolos y sistemas MP con periodos de 7 días, 13 días, o 21 días. Dentro de este nuevo escenario, uno de los retos más importantes es la extracción de diferentes parámetros que pueden ser utilizados para mejorar la precisión del diagnóstico. Los principales retos están por tanto, en la creación de métodos que permitan trabajar con la ingente cantidad de datos provenientes de los dispositivos de MP en otras palabras, estos deben permitir al médico analizar y validar los datos de dichos registros en el menor tiempo posible. Por ello parte de la actividad investigadora reciente se está centrando en el desarrollo de nuevos protocolos y técnicas más avanzadas de procesamiento de señales que proporcionen un entorno adecuado para esta nueva realidad [1-6].