MyoAlert Vision: sistema inteligente de apoyo diagnóstico para la identificación automática del infarto agudo de miocardio con elevación del segmento ST mediante análisis electrocardiográfico

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dc.contributor.advisorTorres Valencia, Cristian Alejandro
dc.contributor.authorDaza Cerón, Julieth Alejandra
dc.contributor.authorObregón Londoño, William Felipe
dc.date.accessioned2026-02-17T16:58:57Z
dc.date.available2026-02-17T16:58:57Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEl infarto agudo de miocardio es una de las principales causas de mortalidad a nivel mundial, con aproximadamente 3 millones de casos al año, siendo su variante con elevación del segmento ST una de las presentaciones más críticas. En Colombia, esta condición figura entre las principales causas de defunción, lo que resalta la necesidad de herramientas que mejoren la detección temprana y la precisión diagnóstica en entornos clínicos. Con el objetivo de brindar soporte diagnóstico a los profesionales de la salud, este trabajo desarrolló MyoAlert Vision, una aplicación web capaz de identificar patrones asociados a la enfermedad en registros de ECG de 12 derivaciones y estimar la localización anatómica del infarto (anterior, inferior, lateral o septal). El sistema integra modelos de aprendizaje automático XGBoost y CNN-1D, alcanzando precisiones del 93 % y 91 % en la detección del evento isquémico, y emplea LightGBM para la identificación de la zona afectada, con una precisión del 86 %. Para esta última etapa, se incorporó un proceso previo que combinó un segundo modelo XGBoost con valores SHAP, con el fin de mejorar la interpretabilidad de los resultados y respaldar la asignación anatómica de las predicciones. En conjunto, estos resultados consolidan a MyoAlert Vision como un prototipo eficiente, que constituye un primer acercamiento al soporte diagnóstico asistido por inteligencia artificial en el infarto agudo de miocardio con elevación del segmento ST.spa
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero(a)biomédico(a)
dc.format.extent118 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5326
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programIngeniería Biomédica
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-sa/4.0/
dc.subjectInfarto agudo de miocardiospa
dc.subjectElectrocardiogramaspa
dc.subjectProcesamiento de señalesspa
dc.subjectAprendizaje automáticospa
dc.subjectAplicación web de diagnósticospa
dc.subjectAcute myocardial infarctioneng
dc.subjectElectrocardiogrameng
dc.subjectSignal processingeng
dc.subjectMachine learningeng
dc.subjectDiagnostic web applicationeng
dc.titleMyoAlert Vision: sistema inteligente de apoyo diagnóstico para la identificación automática del infarto agudo de miocardio con elevación del segmento ST mediante análisis electrocardiográficospa
dc.typebachelor thesis
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