Investigadores del Grupo de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Valladolid (UVa), del Hospital Universitario Rio Hortega de Valladolid y de la Escuela de Medicina de la Universidad de Missouri (EE UU) han diseñado un método diagnóstico para detectar con precisión la apnea del sueño infantil, fundamentado en el análisis del nivel de saturación de oxígeno en sangre durante la noche, procesamiento de señales y algoritmos. Los resultados del trabajo se han publicado en la revista científica PLOS ONE.
Actualmente, la polisomnografía nocturna o PSG es la prueba diagnóstica estándar para la apnea del sueño, pero presenta diversas limitaciones. Implica que el paciente pase una noche en el hospital totalmente cableado, ya que se toman diversos registros biomédicos de manera simultánea. La incomodidad que supone para el paciente es grande y, si el paciente es un niño, los problemas se multiplican. Además, la interpretación de esta prueba es compleja y supone un importante coste sanitario.
La alternativa a la PSG planteada ahora es el análisis automático de una sola señal, la saturación de oxígeno en sangre recogida en una oximetría nocturna, un método consistente en la colocación de una pinza en el dedo del paciente para evaluar su nivel de oxígeno en sangre durante toda la noche. Como apunta Vaquerizo, esta prueba destaca por ser fiable y sencilla de utilizar en niños, y además se puede realizar en el domicilio del paciente ya que existen dispositivos portátiles comerciales.
Para analiza restos datos, los investigadores han utilizado un tipo de procesamiento de señales denominado discrete wavelet transform (DWT), “que permite evaluar señales no estacionarias y analizar con gran resolución las componentes frecuenciales de la señal de saturación de oxígeno relacionadas con la apnea del sueño infantil”, explica el investigador del Grupo de Ingeniería Biomédica Fernando Vaquerizo.
También se aplicaron otras técnicas de extracción de características estadísticas y un algoritmo de selección para obtener información complementaria. Por último, se emplearon tres algoritmos de clasificación (regresión logística, máquinas de vector soporte y red neuronal) para detectar la presencia de apnea del sueño infantil moderado a severo.
Método para diagnosticar la apnea del sueño infantil
Dom, 06/01/2019 - 06:47
Investigadores del Grupo de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Valladolid (UVa), del Hospital Universitario Rio Hortega de Valladolid y de la Escuela de Medicina de la Universidad de Missouri