Análisis de un algoritmo para la clasificación semiautomática de latidos en ECG

En este trabajo se presenta un algoritmo para la clasificación de latidos en la señal deECG, que puede operar tanto de manera automática como asistida. El mismo se compone porun clasificador automático previamente validado, y un algoritmo de clustering. Tanto elclasificador automático como el algoritmo de clustering utilizan características descrciptivasdel ritmo de los latidos y de su morfología. Mediante la integración de las decisiones de ambosalgoritmos, el algoritmo presentado puede desempeñarse de manera automática o condiversos grados de asistencia, dependiendo de la idoneidad del usuario. El algoritmo fueevaluado en la base de datos de arritmias del MIT‐BIH con el propósito de comparar surendimiento. En el modo automático de funcionamiento, el algoritmo propuesto ha obtenidoun rendimiento ligeramente superior al clasificador automático original; pero con solo 5 latidosanotados manualmente en 22 registros, se ha obtenido una mejora del 5% en exactitud (A),sensibilidad (S) y valor predictivo positivo (P^{+}) globales. Para el modo completamenteasistido, este algoritmo ha igualado el rendimiento de referencia con 55 veces menos esfuerzomanual y lo ha superado con 42. Estos resultados representan una mejora en el estado delarte, concluyendo que el rendimiento de un clasificador automático puede mejorarsemediante el uso eficiente de la ayuda provista por un experto.