La apnea obstructiva del sueño es un trastorno respiratorio estrechamente relacionado
con múltiples enfermedades cardiovasculares. Los costes asociados a la
polisomnografía, el método estándar para la detección de apnea, limitan considerablemente
su aplicación a nivel mundial. Ante la creciente incidencia de esta enfermedad
y la baja tasa de su diagnóstico, los métodos de detección de apnea basados en
el análisis del electrocardiograma han ganado popularidad en los últimos años, especialmente
los fundamentados en técnicas de aprendizaje automático. En el presente
trabajo, se han reproducido los métodos de detección más relevantes del estado del
arte para someterlos bajo análisis, y además, se propone un modelo de aprendizaje
profundo capaz de identificar episodios de apnea a partir de una novedosa forma
de procesar la variabilidad del ritmo cardíaco. Los resultados obtenidos sugieren la
existencia de un sesgo considerable en los métodos tradicionales de aprendizaje automático,
particularmente en aquellos entrenados y validados sobre una misma base
de datos por métodos de validación cruzada. Por otra parte, el modelo de aprendizaje
profundo propuesto no solo lleva asociado un coste computacional bajo, sino
que ha superado en rendimiento a la mayoría de trabajos anteriormente publicados,
obteniendo valores de exactitud superiores al 90% sobre observaciones totalmente
ajenas a la base de datos de entrenamiento
