Modelos Computacionales para la detección y análisis de arritmias cardíacas, aplicando algoritmos de aprendizaje automático

La enfermedad cardiovascular (ECV) se han convertido en una de las causas de muerte más comunes en el mundo, especialmente para países en vía desarrollo o países de ingresos bajos y medianos que alcanza más del 75% de la estimación global cada año. En comparación con otros países que son más desarrollados. A nivel mundial conforme a los datos que brinda la Organización Mundial de la Salud (OMS) se considera que en el año 2015 murieron 17,7 millones de personas debido a enfermedades cardiovasculares que representa un 31% de todas las muertes registradas en el mundo, de estas muertes, 7,4 millones se debieron a cardiopatías coronarias (CHD), de los 17 millones de muertes de personas, la mayor parte pertenece a la población menor de 70 años que atribuyen a las enfermedades no transmisibles, un 82% corresponden a los países bajos y un 37% se deben a las Enfermedades Cardiovasculares (ECV) (OMS, 2017).

Debido a lo que sucede en el mundo, los médicos que elaboran en la Facultad de Medicina de la Universidad de Guayaquil decidieron contribuir a la sociedad o al mundo con pequeños estudios de investigación que ayuden a detectar problemas cardiovasculares, en los Estados Unidos las enfermedades del corazón no son consideradas como una de las causas principales de defunción en niños y adolescentes, pero si como la primera causa de muerte en adultos. Es conocido que existen variables que desempeñan un papel importante en las probabilidades de que una persona sufra de enfermedades del corazón. Estas variables son conocidas o llamadas factores de Riesgo (Texasheart, 2020).