Diagnosis of the sleep apnea-hypopnea syndrome: a comprehensive approach through an intelligent system to support medical decision

Resumen

Esta tesis aborda el desarrollo de un sistema inteligente de apoyo a la decisión clínica para el diagnóstico del Síndrome de Apneas-Hipopneas del Sueño (SAHS). El SAHS es el trastorno más común de aquellos que afectan al sueño. Afecta a un rango del 3% al 7% de la población con consecuencias severas sobre la salud. El diagnóstico requiere la realización de un análisis polisomnográfico (PSG) en una Unidad del Sueño de un centro hospitalario. El análisis manual de dicha prueba resulta muy costoso en tiempo y esfuerzo para el médico especialista, y como consecuencia en un elevado coste económico. El sistema desarrollado lleva a cabo el análisis automático del PSG desde una perspectiva integral. A tal efecto, primero se realiza un análisis de las señales neurofisiológicas vinculadas al sueño para obtener el hipnograma, y seguidamente, se lleva a cabo un análisis neumológico de las señales respiratorias interpretándolas en el contexto que marcan las demás señales del PSG. Para lleva a cabo dicha tarea el sistema se apoya en el uso de distintas técnicas de inteligencia artificial, con especial atención al uso mecanismos de razonamiento con soporte a la imprecisión. El principal objetivo del sistema propuesto es la mejora del procedimiento diagnóstico y ayudar a los médicos en diagnóstico del SAHS