A new real-time monitoring system detects any disorder of the heart electrical activity for the first time

Researchers from CiTIUS E-Health Scientific Program present a new method for context-based adaptive QRS clustering in real-time, a work that has been published in «IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics».

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Las enfermedades cardiovasculares (ECV) provocan cerca de 2 millones de muertes al año en Europa, una abrumadora cifra que hace a estas patologías responsables directas del 40% de las muertes en la Unión Europea (UE). Recientemente, la consultora AstraZeneca publicaba un estudio en el que se afirmaba que sólo durante el pasado año (2014) el coste de estas enfermedades en los seis países europeos con mayor densidad de población ascendió a 102.100 millones de euros. Un informe que recoge asimismo previsiones poco halagüeñas, dando por hecho que los costes derivados de las enfermedades cardiovasculares habrán subido un 20% en torno al año 2020.

Los riesgos de una enfermedad crónica

La tendencia a la cronificación de las enfermedades cardiovasculares no ayuda a reducir la complejidad de su tratamiento. Entre las principales dificultades que acarrea su gestión, la cuestión esencial de una adecuada monitorización en el hogar del paciente destaca sobre ninguna otra, ya que muchos trastornos cardiovasculares acaban por transformarse en enfermedades crónicas, que exigen una constante monitorización. Lamentablemente, los sistemas de salud no disponen en la actualidad de los medios necesarios para realizar un óptimo seguimiento de los pacientes, lo que en muchas ocasiones provoca un drástico empeoramiento de la salud de los enfermos, poniendo en riesgo su vida y ocasionando elevados sobrecostes al sistema sanitario.

Uno de los elementos clave para el adecuado diagnóstico y seguimiento de las enfermedades cardiovasculares es la monitorización del Electrocardiograma (ECG); una herramienta muy conocida, y profusamente utilizada por los cardiólogos en todos los centros hospitalarios. La dificultad surge cuando esta prueba, tan habitual en la práctica clínica diaria, ha de hacerse a distancia y sin supervisión médica, ya que para el correcto funcionamiento del sistema es imprescindible el desarrollo de minuciosas técnicas que permitan una correcta detección de posibles alteraciones en la actividad eléctrica del corazón, de manera que la monitorización del ECG actúe como sistema de alerta ante cualquier cambio que pueda suponer un riesgo para el paciente.

El efecto dominó

La propagación de los latidos en el interior del corazón depende de un impulso eléctrico que recorre de forma ordenada los vericuetos vasculares del tejido cardíaco, a través de un itinerario específico que no debería sufrir ningún tipo de desviación, siempre que las condiciones cardíacas del enfermo sean óptimas y estables. Sin embargo, al igual que sucede en el juego del «efecto dominó» –en el que una ficha girada da lugar a un cambio radical en la dirección de la corriente-, cualquier alteración en el normal funcionamiento del corazón puede provocar un cambio significativo en la dirección en la que se propaga el latido, lo que supone una potencial amenaza para la salud del enfermo crónico.

Para detectar estas posibles desviaciones –que también recoge el ECG-, los investigadores del CiTIUS han logrado diseñar un sistema que detecta todos los patrones de actividad eléctrica mientras esta tiene lugar, funcionando como un sistema de alerta que previene al cardiólogo del riesgo que pueda estar corriendo un paciente en tiempo real.

Identificando latidos

Realizar una detección fiable de posibles variaciones en los latidos, de manera totalmente automática, es el objetivo que persiguen investigadores especializados de todo el mundo; para alcanzarlo, dos bases de datos sirven de referencia a la comunidad: el MIT-BIH Arrhytmia Database y la AHA ECG Database. dos repositorios estándar usados por universidades, centros de investigación e incluso compañías privadas a diario, no sólo para evaluar de manera fidedigna la precisión de sus trabajos, sino también para validarlos científicamente.

Combinando técnicas de procesamiento de señal (basadas en un algoritmo utilizado para medir la similitud entre dos secuencias temporales, conocido como DTW o «Dynamic Time Warping»), con estrategias de agrupamiento empleadas en el ámbito de la inteligencia artificial, el trabajo presentado por los investigadores del CiTIUS no sólo describe una solución capaz de separar las diferentes variantes de latido con gran precisión (98,56% en el MIT-BIH y 99,56% en la AHA) sino que, por primera vez, lo hace en tiempo real; un avance de extraordinaria relevancia, ya que constituye el fundamento científico de una posible implementación de esta tecnología sobre dispositivos 'wearable', como camisetas inteligentes, relojes, pulseras... o cualquier otro complemento asociado al paciente que pueda proporcionar información sobre su estado de salud las 24 horas del día.

Los responsables de la investigación, creadores también de la plataforma de monitorización domiciliaria Servando, esperan integrar próximamente la nueva funcionalidad en este sistema, abriendo así la puerta a una utilización sencilla por parte de los pacientes afectados por patologías de origen cardiovascular.