Desarrollar un sistema de clasificación automática de signos vitales sintéticos generados por el simulador GD/SM900, utilizando técnicas de procesamiento de señales y aprendizaje automático para identificar patrones y categorizar estados fisiológicos (normal, taquicardia, bradicardia, hipotensión, hipertensión, etc.)
Los signos vitales (como la frecuencia cardíaca, la presión arterial y el ritmo respiratorio) son parámetros fundamentales para el monitoreo del estado de salud de los pacientes. Su análisis manual, aunque efectivo en entornos clínicos, puede resultar subjetivo, lento y propenso a errores, especialmente en escenarios de alto volumen de datos o entrenamiento.
La captura de datos puede realizarse mediante microcontroladores como Arduino o minicomputadoras como Raspberry Pi, utilizando sensores adecuados para digitalizar las señales emitidas por el simulador.
A continuación, se muestran dos ejemplos de señales sintéticas relacionadas a patologías cardiacas.
Durante el primer día del concurso, los responsables del reto impartirán un taller introductorio centrado en el procesamiento de señales biomédicas unidimensionales (1D). Los contenidos incluirán:
El tiempo destinado al curso de introducción se propone a 7 horas considerando 2 descansos de media hora. En el segundo día, los equipos deberán aplicar lo aprendido para clasificar señales fisiológicas distintas a las utilizadas durante el curso de introducción.
Dado que algunos equipos pueden tener conocimientos limitados sobre los temas técnicos involucrados, se recomienda:
Se realiza a través del formulario de registro en el sitio: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdDgErNWzjZ0b_mrg1dmAXGNJnXQw3hubiLnCdRfoolb7TZ7g/viewform?usp=header.
Jonás Grande Barreto
Ingeniería Biomédica
jonas.grande@iberopuebla.mx