Estrategia para la toma de decisiones en el reconocimiento automático de estados de sedación anestésica

Autores/as

Palabras clave:

señales electroencefalográficas, estados de sedación anestésica, reconocimiento automático, máquinas de soporte vectorial

Resumen

Introducción: la Anestesiología es la especialidad médica dedicada a la atención específica de los pacientes durante procedimientos quirúrgicos y en cuidados intensivos. Esta especialidad basada en los avances científicos y tecnológicos, ha incorporado el uso del monitoreo electroencefalográfico, facilitando el control continuo de estados de sedación anestésica durante las cirugías, con una adecuada concentración de fármacos.

Objetivo: proponer una estrategia de clasificación para el reconocimiento automático de tres estados de sedación anestésica en señales electroencefalográficas.

Método: se utilizaron con consentimiento informado escrito los registros electroencefalográficos de 27 pacientes sometidos a cirugía abdominal, excluyendo aquellos con antecedentes de epilepsia, enfermedades cerebrovasculares y otras afecciones neurológicas. Se aplicaron en total 12 fármacos anestésicos y dos relajantes musculares con montaje de 19 electrodos según el Sistema Internacional 10-20. Se eliminaron artefactos en los registros y se aplicaron técnicas de Inteligencia artificial para realizar el reconocimiento automático de los estados de sedación.

Resultados: se propuso una estrategia basada en el uso de máquinas de soporte vectorial con algoritmo multiclase Uno-Contra-Resto y la métrica Similitud Coseno, para realizar el reconocimiento automático de tres estados de sedación: profundo, moderado y ligero, en señales registradas por el canal frontal F4 y los occipitales O1 y O2. Se realizó una comparación de la propuesta con otros métodos de clasificación.

Conclusiones: se computa una exactitud balanceada del 92,67 % en el reconocimiento de los tres estados de sedación en las señales registradas por el canal electroencefalográfico F4, lo cual favorece el desarrollo de la monitorización anestésica.

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Biografía del autor/a

Tahimy González-Rubio, Universidad de Oriente. Facultad de Ingeniería en Telecomunicaciones, Informática y Biomédica, Santiago de Cuba

Licenciada en Ciencias de la Computación. Máster en Informática Aplicada. Asistente.

Yissel Rodríguez-Aldana, Universidad de Oriente. Centro de Estudios de Neurociencias, Procesamiento de Imágenes y Señales, Santiago de Cuba

Doctora en Ingeniería Biomédica. Ingeniera en Ciencias Informáticas. Máster en Ingeniería Biomédica. Profesora Titular.

Enrique Marañon-Reyes, Universidad de Oriente. Centro de Estudios de Neurociencias, Procesamiento de Imágenes y Señales, Santiago de Cuba

Doctor en Ciencias Técnicas. Ingeniero en Telecomunicaciones.Profesor Titular.

Arquímedes Montoya-Pedrón, Hospital General Docente “Dr. Juan Bruno Zayas Alfonso", Santiago de Cuba

Doctor en Ciencias Médicas. Especialista de Segundo Grado en Neurofisiología Clínica. Profesor e Investigador Titular.

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Publicado

2022-06-20

Cómo citar

1.
González-Rubio T, Rodríguez-Aldana Y, Marañon-Reyes E, Montoya-Pedrón A. Estrategia para la toma de decisiones en el reconocimiento automático de estados de sedación anestésica. Rev Inf Cient [Internet]. 20 de junio de 2022 [citado 2 de abril de 2025];101(3 Especial):e3766. Disponible en: https://revinfcientifica.sld.cu/index.php/ric/article/view/3766