Analysis of Machine Learning Algorithm for Sleep Apnea Detection Based on Heart Rate Variability

Sleep apnea is a common problem with health implications ranging from excessive daytime sleepiness to serious cardiovascular disorders. The method for detecting and measuring sleep apnea is through breathing monitoring (polysomnography), which is time consuming and relatively expensive. Cardiovascular which is closely related to heart performance activities allows the use of electrocardiogram (heart rate variability) features to detect sleep apnea. This study aims to compare the results of sleep apnea detection using several machine learning algorithms. A total of 2,445 data were divided into 1,834 data as learning sets and 611 data as test sets. Evaluation of 10-fold cross-validation using all HRV features shows that neural network algorithm has the best performance compared to decision tree algorithm, k-nearest neighbor, and support vector machine with an accuracy rate (82.44% in the learning set, 79.21% in the test set consecutively), precision (85.54% and 82.70%), f-measure (87.70% and 85.67%), and AUC (0.867 and 0.832). Based on the results of performance testing using only selected HRV features (CVRR, HF, SD1/SD2 Ratio, and S-Region), the K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, and Neural Network algorithms experienced a decrease in performance. The use of all HRV features is recommended compared to only using selected HRV features, so it can help detect the presence/absence of sleep apnea much better

Evaluación de la oximetría nocturna portátil como método simplificado de ayuda al diagnóstico del síndrome de apnea-hipopnea del sueño en pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica

La Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC) es una enfermedad frecuente, prevenible y tratable, caracterizada por una limitación persistente al flujo aéreo, que usualmente es progresiva y se asocia con una respuesta anormal inflamatoria en las vías aéreas y en los pulmones a partículas nocivas o gases. Los trastornos del sueño son frecuentes en pacientes con EPOC, principalmente el Síndrome de Apnea-Hipopnea del Sueño (SAHS), el insomnio y el movimiento periódico de piernas. Tanto el SAHS como la EPOC son dos enfermedades muy prevalentes en la práctica clínica. Ambas presentan una elevada morbilidad y su asociación conlleva importantes consecuencias sociosanitarias, especialmente en el ámbito de las enfermedades cardiovasculares, así como un aumento del coste anual de la enfermedad. Por todo ello, es esencial un diagnóstico precoz que permita instaurar un tratamiento y disminuir la morbimortalidad de estos pacientes. El método de diagnóstico estándar del SAHS es la polisomnografía (PSG) nocturna en una unidad del sueño especializada. Aunque la PSG es una prueba efectiva, presenta numerosas limitaciones en cuanto a disponibilidad, complejidad, tiempo y coste. Estos inconvenientes han generado grandes listas de espera que retrasan significativamente el diagnóstico y tratamiento de la enfermedad. Esta situación ha puesto de manifiesto la necesidad de nuevas metodologías diagnósticas que permitan reducir la complejidad en el proceso de detección de esta patología. En este sentido, las redes neuronales artificiales (RN) han demostrado una gran utilidad en numerosas aplicaciones dentro de la medicina en general y del contexto del diagnóstico del SAHS en particular. Sin embargo, no hay estudios que hayan validado exhaustivamente el rendimiento de técnicas automáticas aplicadas sobre señales adquiridas en el domicilio de pacientes con EPOC y sospecha de SAHS. Esta necesidad justifica el diseño y evaluación de técnicas automáticas de procesado de la señal de oximetría domiciliaria para la detección de SAHS en pacientes con EPOC. La presente Tesis Doctoral se ha desarrollado bajo la hipótesis de que el empleo de una RN basada en la información procedente de la oximetría nocturna portátil puede ser de utilidad para el diagnóstico del SAHS independientemente de la presencia de EPOC. Por ello, el objetivo principal de este estudio consiste en analizar la utilidad de una RN de detección de SAHS basada en la oximetría nocturna portátil, evaluando exhaustivamente cómo influye en su rendimiento diagnóstico la presencia de una EPOC asociada.Departamento de Biología Celular, Histología y FarmacologíaDoctorado en Investigación en Ciencias de la Salu