Título: «Procesamiento eficiente de señal de electrocardiograma, para determinación de frecuencia cardíaca, en tiempo real”
Tesista: María Belén Casanova
Director: Dr. Javier Balladini
Fecha de la defensa: 22 de junio de 2023
Resumen
En el marco de la investigación colaborativa entre la Universidad del Comahue y el Hospital Público Francisco López Lima, con el propósito de proveer a este último con un sistema informático que permita la detección temprana y automática del deterioro de pacientes hospitalizados en unidades de cuidado intensivo o intermedio, a través del procesamiento y análisis de datos digitales de salud.
Se trabajó sobre la implementación de un algoritmo de detección de complejos QRS en tiempo real, que procesa la señal de un electrocardiograma (a partir del artículo de investigación publicado en PLOS One). Se utiliza el lenguaje C y librerías de código abierto y uso gratuito, modificado con el propósito de lograr un sistema caracterizado por el uso eficiente de recursos de hardware para permitir su ejecución en procesadores de propósito general y en sistemas operativos genéricos.
Utilizando herramientas provistas por la plataforma Physionet, un repositorio de datos de investigación médica disponible de forma gratuita, administrado por el Laboratorio del Instituto Tecnológico de Massachuset. La implementación alcanza 99,561% y 99,911% de sensibilidad y predictibilidad, respectivamente. En relación al mejoramiento del uso de recursos, en su versión final, el porcentaje de CPU es 7 veces menor (el tiempo de CPU se reduce al 30%) y el RSS es 15 veces menor, en comparación con la implementación original.
El desarrollo de esta tesis ha concluido en una implementación libre y gratuita, que no requiere procesadores dedicados ni sistemas operativos con sincronización particular; viable para su inclusión efectiva en el sistema de monitoreo y alertas tempranas del deterioro de pacientes en Unidades de Cuidados Intensivos.
Se trabajó sobre la implementación de un algoritmo de detección de complejos QRS en tiempo real, que procesa la señal de un electrocardiograma (a partir del artículo de investigación publicado en PLOS One). Se utiliza el lenguaje C y librerías de código abierto y uso gratuito, modificado con el propósito de lograr un sistema caracterizado por el uso eficiente de recursos de hardware para permitir su ejecución en procesadores de propósito general y en sistemas operativos genéricos.
Utilizando herramientas provistas por la plataforma Physionet, un repositorio de datos de investigación médica disponible de forma gratuita, administrado por el Laboratorio del Instituto Tecnológico de Massachuset. La implementación alcanza 99,561% y 99,911% de sensibilidad y predictibilidad, respectivamente. En relación al mejoramiento del uso de recursos, en su versión final, el porcentaje de CPU es 7 veces menor (el tiempo de CPU se reduce al 30%) y el RSS es 15 veces menor, en comparación con la implementación original.
El desarrollo de esta tesis ha concluido en una implementación libre y gratuita, que no requiere procesadores dedicados ni sistemas operativos con sincronización particular; viable para su inclusión efectiva en el sistema de monitoreo y alertas tempranas del deterioro de pacientes en Unidades de Cuidados Intensivos.
