Aprendizaje profundo para el análisis de señales fisiológicas
El aprendizaje profundo para el análisis de señales fisiológicas emplea redes neuronales para extraer automáticamente características y patrones significativos de señales biológicas complejas, como datos de electrocardiogramas (ECG), electroencefalogramas (EEG), electromiogramas (EMG) y fotopletismografía (PPG). Estos modelos avanzados de IA pueden procesar señales fisiológicas sin procesar sin necesidad de diseñar funciones manualmente, y aprenden automáticamente las representaciones óptimas para tareas de diagnóstico específicas. Las redes neuronales convolucionales (CNN) son particularmente eficaces para analizar datos fisiológicos de series temporales, mientras que las redes neuronales recurrentes (RNN) y los modelos de transformadores se destacan a la hora de captar dependencias temporales en escenarios de monitorización a largo plazo. Las aplicaciones de aprendizaje profundo incluyen la detección automática de arritmias a partir de señales de ECG, la clasificación del estadio del sueño a partir de datos de EEG, la evaluación del nivel de estrés a partir de múltiples indicadores fisiológicos y el análisis del patrón respiratorio mediante sensores de movimiento torácico.
Estos sistemas pueden lograr una precisión diagnóstica comparable o superior a la de los expertos humanos, a la vez que proporcionan evaluaciones objetivas y consistentes. La integración de los mecanismos de atención permite a los modelos destacar los componentes de señal más relevantes para diagnósticos específicos, lo que mejora la interpretabilidad y la utilidad clínica.