Desarrollo de un aplicativo móvil para la identificación de arritmias cardíacas mediante procesamiento digital de señales ECG y aprendizaje automático

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dc.contributor.advisorVargas Cardona, Hernán Darío
dc.contributor.authorMuñoz de la Torre, Jereminth
dc.contributor.authorOtero Argel, Karolina María
dc.date.accessioned2025-01-30T17:24:09Z
dc.date.available2025-01-30T17:24:09Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractLas enfermedades cardiovasculares (ECV) representan una preocupación global, siendo una de las principales causas de mortalidad según la Organización Mundial de la Salud (OMS). En Colombia, estas enfermedades ocupan un lugar importante en las estadísticas de mortalidad, destacándolas arritmias cardíacas como un factor crítico debido a su potencial para desencadenar muerte súbita cardíaca (MSC). El objetivo de esta propuesta es desarrollar un aplicativo móvil basado en procesamiento digital de señales ECG y aprendizaje automático para identificar arritmias cardíacas y alertar sobre la posibilidad de MSC en pacientes con antecedentes cardiovasculares o enfermedades crónicas. La metodología del estudio se estructura en varias etapas, incluyendo la selección de la base de datos ECG adecuada, el procesamiento de señales, la extracción de características, el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, la validación y evaluación de los modelos, la implementación del aplicativo móvil y la validación del mismo mediante simuladores de ECG. Los resultados obtenidos incluyen un modelo de aprendizaje automático con una precisión del 96 %, lo que demuestra su eficacia en la clasificación de arritmias cardíacas. Además, se logró integrar exitosamente el modelo en el aplicativo móvil denominado KIBO, el cual ofrece tres salidas principales: el ritmo cardíaco, la identificación de arritmias potencialmente peligrosas capaces de desencadenar muerte súbita cardíaca (MSC), y el vector de ECG asociado. Esto permite lograr el fin último de activar de manera oportuna una ruta de atención en emergencias, mejorando la respuesta ante posibles complicaciones relacionadas con MSC y contribuyendo a la prevención de eventos fatales.
dc.description.abstractengCardiovascular diseases (CVD) represent a global concern, being one of the main causes of mortality according to the World Health Organization (WHO). In Colombia, these diseases occupy an important place in mortality statistics, highlighting cardiac arrhythmias as a critical factor dueto their potential to trigger sudden cardiac death (SCD). The objective of this proposal is to develop a mobile application based on digital processing of ECG signals and machine learning to identify cardiac arrhythmias and alert about the possibility of SCD in patients with cardiovascular history or chronic diseases. The methodology of the study is structured in several stages, including selection of the appropriate ECG database, signal processing, feature extraction, training of machine learning models, validation and evaluation of the models, implementation of the mobile application, and validation of the mobile application using ECG simulators. The results obtained include a machine learning model with an accuracy of 96 %, which demonstrates its effectiveness in the classification of cardiac arrhythmias. In addition, the model was successfully integrated into the mobile application called KIBO, which offers three main outputs: the heart rhythm, the identification of potentially dangerous arrhythmias capable of triggering sudden cardiac death (SCD), and the associated ECG vector. This allows the ultimate goal of timely activation of an emergency care pathway, improving the response to potential SCD-related complications and contributing to the prevention of fatal events.
dc.format.extent136 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/4368
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javariana Cali
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectArritmias cardíacas
dc.subjectMuerte Súbita Cardíaca
dc.subjectProcesamiento de señales
dc.subjectAprendizaje automático
dc.subjectAplicativo móvil
dc.subjectCardiac arrhythmias
dc.subjectSudden Cardiac Death
dc.subjectSignal processing
dc.subjectMachine learning
dc.subjectMobile application.
dc.thesis.disciplineFacultad de Ingeniería y Ciencias. Ingeniería Biomédica
dc.thesis.levelPregrado
dc.thesis.nameIngeniero(a)biomédico(a)
dc.titleDesarrollo de un aplicativo móvil para la identificación de arritmias cardíacas mediante procesamiento digital de señales ECG y aprendizaje automáticospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TP
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Ingeniería Biomédica