Identificación de la arritmia cardíaca por medio de algoritmos de la Inteligencia Artificial

Abstract

De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), 17.9 millones de personas mueren al año en todo el mundo por padecimientos cardiovasculares. En el campo médico, las técnicas de aprendizaje automático tienen un gran potencial para el diagnóstico de enfermedades, por medio de modelos predictivos creados usando registros históricos. En este trabajo, se usó un conjunto de datos (dataset) de pacientes con arritmia, obtenido del repositorio público de la Universidad de California en Irvine (UCI Repository). Este dataset cuenta con 279 variables y datos de 452 pacientes. Como resultado de experimentar con una combinación de algoritmos clasificadores y técnicas de selección de variables relevantes, se logró crear un modelo aplicando el clasificador Random Forest con solo 14 variables relevantes, capaz de identificar la arritmia cardiaca con un 82.93% de exactitud (balanced accuracy). Lo anterior significa que de cada 100 casos, el modelo identifica correctamente alrededor de 83 casos.