Por Ismael Buendia 
El grupo de investigación ‘Video and Image Processing’ (VIP) de la Universidad de Málaga, en colaboración con expertos de la École Polytechnique Fédérale de Lausana, ha desarrollado un sistema inteligente llamado FADE que detecta anomalías cardíacas en los electrocardiogramas con una precisión del 84%. Este avance tecnológico supone una mejora significativa respecto a los sistemas convencionales, que requieren de la interpretación manual de las señales por parte de profesionales sanitarios.
FADE se diferencia por su método de entrenamiento con electrocardiogramas normales, lo que elimina la necesidad de contar con extensos conjuntos de anomalías cardíacas etiquetadas. De esta manera, el sistema puede predecir y detectar anticipadamente anomalías como arritmias, isquemia o infarto de miocardio. Esta innovación no solo ahorra tiempo y costes, sino que también mejora la precisión diagnóstica en los pacientes.
Los resultados obtenidos con FADE son prometedores, con una precisión media del 83,84% en la detección de anomalías y una precisión del 85,46% en la clasificación de señales de ECG normales. Este sistema ha demostrado ser efectivo en la detección temprana de cualquier tipo de anomalía cardíaca en las señales de electrocardiograma, destacando por su capacidad para detectar tanto latidos cardíacos anormales como arritmias.
Para lograr estos resultados, FADE utiliza un diseño innovador que incluye dos rutas de procesamiento paralelas, cada una optimizada para capturar diferentes aspectos de la información en los electrocardiogramas. Además, el sistema se entrena con dos bases de datos distintas, totalizando 456 horas de grabación, lo que garantiza una mayor precisión y adaptabilidad a diferentes contextos.
Actualmente, los investigadores de la Universidad de Málaga están en contacto con equipos médicos para probar FADE en entornos clínicos reales. Además, trabajan en la optimización del sistema para su uso en dispositivos portátiles, lo que permitiría su aplicación en el monitoreo continuo de pacientes. Este proyecto ha sido financiado por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación, el Ministerio de Ciencia e Innovación de España y los fondos Next Generation de la Unión Europea.
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