ANÁLISIS DE SEÑALES RESPIRATORIAS PARA EL DIAGNÓSTICO DE PACIENTES CON INSUFICIENCIA CARDIACA CRÓNICA MEDIANTE TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Tesis doctoral: Tesis de Pregrado

Resumen

La Insuficiencia Cardiaca Crónica (ICC) constituye un problema grave de salud pública por su creciente prevalencia y el elevado número de ingresos hospitalarios y mortalidad [1,2]. Además, constituye un problema creciente y su aumento progresivo se atribuye al envejecimiento de la población y a la disminución de la mortalidad del infarto agudo de miocardio por los avances médicos. Por estos motivos, la incidencia de la (ICC) afecta a los grupos de edad avanzada, llegándose a duplicar su prevalencia cada década [3,4].
Debido a estos datos, actualmente la (ICC) es objeto de numerosas investigaciones y estudios, ya que si la tendencia actual se mantiene, podría convertirse en unos años en una de las primeras causas de mortalidad en pacientes mayores de 65 años.
El cuadro clínico del paciente con ICC puede ser asintomático, hasta encontrarse con síntomas como taquicardia, dificultad para respirar [5], y otros síntomas que pueden ser confundidos con diferentes enfermedades. Debido a esto se estudiara el comportamiento de las señales mediante inteligencia artificial con el fin de encontrar diferencias en las señales de sujetos sanos y sujetos con (ICC).








Fecha de lectura2016
Idioma originalEspañol (Colombia)
Institución de lectura
  • Universidad Autónoma de Bucaramanga
SupervisorCarlos Julio Arizmendi Pereira (Director)

Citar esto

'