El colimense Juan Miguel López Alcaraz investigador de la Universidad de Oldenburgo en Alemania desarrolló un modelo para detectar enfermedades del corazón
Nuestra principal investigacion es el modelo que hemos desarrollado llamado “modelo de diffusion especial de estados estructurados” SSSD el cual permitira generar series de tiempo synteticas, como en este caso es aplicado en electrocardiogramas, nosotros manejamos una base de datos que consta de alrededor de 20 mil electrocardiogramas que cada uno tiene contiene diversas enfermedades entre un total de 71 de ellas. El modelo ha aprendido a crear senales con caracteristicas mas Fuertes de cada enfermedad que las que contienen los electrocardiogramas reales y con esto Podemos podremos mejorar tareas como la deteccion de enfermedades del corazon en la que aplicamos un modelo residual.
«El modelo que tenemos es muy bueno porque genera secuencias muy largas de los latidos del corazón y tambien genera señales contínuas, si entrenamos el modelo de clafisicacion con señales reales y lo evaluamos con señales reales tenemos una eficacia del 93.17% pero si entrenamos el modelo con señales sintéticas y luego evaluamos con señales reales como el caso del día a día, aumenta su efectividad del 94.34% que mejora la detección de enfermedades», detalló.
Durante su visita al estado de Colima tuvo la oportunidad de platicar con el cardiólogo Erick Dávila Zaragoza, el cual ayudó a la evaluacion de las señales sintéticas que estamos generando, básicamente aplicamos dos pruebas, en la cual en la primera el debía detectar el real de cuatro opciones, y éste fue exitoso, puesto que nuestro syntetico fue senalado como real, y los reales como synteticos. En la segunda logró identificar exitosamente el diagnóstico de la enfermedad que se presentaba, logrando incluso detectar las enfermedades con una mejoria de un 20% en los electrocardiogramas synteticos que en los reales.
«Nosotros nos enfocamos en la investigacion, en la cual nos encargamos de generamos los algoritmos y ocasionalmente crear algunas aplicaciones, sin embargo, nuestro código es abierto a traves de nuestro repositorios para poner a disposicion de otros programadores herramientas para desarrollar futuras aplicaciones de inteligencia artificial de manera exitosa, principalmente en temas tan impotantes como la salud».
El modelo de generación de series de tiempo se desarrolló en un periodo de seis meses y la aplicación dentro de los electrocardiogramas sintéticos alrededor de tres meses.
SSSD: Modelos de DIFUSIÓN ESPACIAL DE ESTADOS ESTRUCTURADOS
Pre-impreso: https://arxiv.org/abs/2208.09399
PDF: https://arxiv.org/pdf/2208.09399.pdf
Alcaraz, J. M. L., & Strodthoff, N. (2022). Diffusion-based time series imputation and forecasting with structured state space models. arXiv preprint arXiv:2208.09399.
