Las enfermedades cardiovasculares, como el infarto
agudo de miocardio, son una de las tres principales
causas de muerte en el mundo según datos de la OMS.
De forma similar, las arritmias cardíacas¸ como la
fibrilación auricular, son enfermedades muy comunes
en la actualidad. El electrocardiograma (ECG) es el
medio de diagnóstico cardíaco que se utiliza de forma
estandarizada en todo el mundo. Los modelos de
aprendizaje automático son muy útiles en problemas
de clasificación y predicción. Aplicadas al campo de
la salud, las redes neuronales artificiales (ANN) y las
redes neuronales convolucionales (CNN) en conjunto
con modelos basados en árboles como XGBoost, son
de vital ayuda en la prevención y control de enfermedades
del corazón. El presente estudio tiene como
objetivo comparar y evaluar el aprendizaje basado
en los algoritmos ANN, CNN y XGBoost mediante
el uso de las bases de datos de ECG Physionet MITBIH
y PTB, que proporcionan ECG clasificados con
arritmias e infartos agudos de miocardio, respectivamente.
Se comparan por separado los tiempos de
aprendizaje y el porcentaje de exactitud de los tres
algoritmos en las dos bases de datos, y finalmente se
cruzan los datos para comparar la validez y seguridad
de la predicción./Cardiovascular diseases such as Acute Myocardial
Infarction is one of the 3 leading causes of death in
the world according to WHO data, in the same way
cardiac arrhythmias are very common diseases today,
such as atrial fibrillation. The ECG electrocardiogram
is the means of cardiac diagnosis that is used in
a standardized way throughout the world. Machine
learning models are very helpful in classification and
prediction problems. Applied to the field of health,
ANN, and CNN artificial and neural networks, added
to tree-based models such as XGBoost, are of vital
help in the prevention and control of heart disease.
The present study aims to compare and evaluate
learning based on ANN, CNN and XGBoost algorithms
by using the Physionet MIT-BIH and PTB
ECG databases, which provide ECGs classified with
Arrhythmias and Acute Myocardial Infarctions respectively.
The learning times and the percentage of
Accuracy of the 3 algorithms in the 2 databases are
compared separately, and finally the data are crossed
to compare the validity and safety of the learning
prediction