Programa del congreso

Actualmete no existe método automatizado, no invasivo y robusto capaz de monitorizar la circulación sanguínea y guiar el tratamiento en la medicina de emergencías prehospitalaria. La monitorización del gasto cardíaco (GC) podría aportar una solución, pero los monitores de GC no son viables ni prácticos en el entorno prehospitalario. La balistocardiografía (BCG) no invasiva mide la contractilidad cardíaca y refleja los cambios en el GC. El objetivo de este estudio fue analizar la viabilidad de estimar el GC utilizando características morfológicas extraídas de señales de BCG. La base de datos de estudio incluyó un total de 125 segmentos extraídos de 20 sujetos sanos. Cada segmento contenía las señales ECG, BCG carotídeo y abdominal, y GC obtenido mediante presión arterial invasiva. Las señales de BCG se procesaron mediante filtrado adaptativo y transformada wavelet estacionaria para aislar la componente circulatoria de la BCG. Luego, usando una arquitectura de validación cruzada anidada, se realizó un proceso de extracción y selección de las características más relevantes de las compontentes circulatorias, y se ajustó un modelo de regresión de vectores de soporte para estimar el GC. El modelo resultante obtuvo un error absoluto medio de 0.96 L/min y un error relativo del 14%. Este método representa un primer paso prometedor hacia un estimador de GC automatizado, no invasivo y robusto que podría probarse en emergencias prehospitalarias.