Deformación de la presión de las vías respiratorias durante la ventilación mecánica invasiva detectada mediante técnicas de aprendizaje automático supervisado
- Santos Pulpón, V.
- Haro, C. de
- Xifra Porxas, A.
- Fernández, R.
- Murias, G.
- Joaquín Roca González (coord.)
- Dolores Ojados González (coord.)
- Juan Suardíaz Muro (coord.)
Editorial: Universidad Politécnica de Cartagena
ISBN: 978-84-17853-76-1
Año de publicación: 2023
Páginas: 528-531
Congreso: Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica. CASEIB (41. 2023. Cartagena)
Tipo: Aportación congreso
Resumen
Es esencial una interacción paciente-ventilador adecuada en aquellos pacientes que reciben Ventilación Mecánica Invasiva (VMI). Los clínicos suelen analizar las ondas generadas por el ventilador para detectar interacciones inadecuadas, pero a veces esto lleva a un diagnóstico insuficiente. La Inteligencia Artificial (IA) podría ser una herramienta poderosa en la detección de forma automática de episodios de mala interacción paciente- ventilador. El objetivo del trabajo fue desarrollar un algoritmo de IA supervisado para identificar la deformación de la presión en la vía aérea durante la VMI. Se realizó un estudio multicéntrico y retrospectivo en pacientes adultos ingresados en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) sometidos a VMI. Expertos clasificaron la gravedad de la deformación de la onda de presión en vía aérea. Se entrenaron modelos de redes neuronales convolucionales y recurrentes, y se evaluaron mediante métricas de rendimiento. Se analizaron 6.428 ...