Programa del congreso

El flutter auricular (FLA) es una arritmia supraventricular de reentrada que requiere mapeo eléctrico invasivo para su caracterización. La diferenciación entre las principales variantes, común y perimitral, ambas en sentido horario o antihorario, resulta esencial para planificar la ablación. Información previa a partir del electrocardiograma convencional sería de gran ayuda para la planificación del tratamiento, a menudo una ablación en el circuito de macroreentrada.

Se propone un método no invasivo basado en el análisis del vectocardiograma (VCG), reconstruido a partir del electrocardiograma mediante la transformada inversa de Dower, sustentado en la hipótesis de que los subtipos de flutter auricular generan bucles de distintas características debido a la distribución de las zonas de conducción lenta y otros factores en relación a la reentrada. A partir de las métricas que diseñamos para caracterizar el VCG, junto con datos clínicos, proponemos un modelo multimodal de aprendizaje automático para la clasificación de las distintas variaciónes de FLA. Para los subtipos de común y perimitral horario y antihorario, se obtuvieron áreas bajo la curva (AUCs) de 0.91, 0.72, 0.88 y 0.88 respectivamente. De forma adicional, proponemos otras métricas y análisis estadísitcos para describir la capacidad del modelo en distintas dimensiones. Los resultados concluyen que nuestro modelo puede distinguir con alta precisión los distintos tipos de FLA utilizando métricas de la señal no invasiva, y personalizando el algoritmo al paciente a través de las variables clínicas. Esta metodología sienta las bases para futuros sistemas de apoyo al diagnóstico no invasivo en el contexto de arritmias cardiacas.