Vargas Cardona, Hernán DaríoMuñoz de la Torre, JereminthOtero Argel, Karolina María2025-01-302025-01-302025https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/4368Las 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.136 p.application/pdfspaArritmias cardíacasMuerte Súbita CardíacaProcesamiento de señalesAprendizaje automáticoAplicativo móvilCardiac arrhythmiasSudden Cardiac DeathSignal processingMachine learningMobile application.http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2