Implementación de algoritmos de inteligencia artificial para el análisis de la relación entre el cerebro y corazón durante la anestesia mediante señales fisiológicas

Abstract

En este documento se presenta el procedimiento para analizar la relación entre el cerebro y el corazón durante la anestesia mediante algoritmos de inteligencia artificial y modelos computacionales. Fisiológicamente, estos dos órganos están interconectados a través de complejas conexiones, su comprensión ha permitido el entendimiento de varios mecanismos relacionados con afecciones neurológicas y cardiacas. Desde el punto de vista de la anestesia, el estudio de esta relación podría ser crucial para mitigar algunos de los desafíos que enfrentan los anestesiólogos diariamente, como el tomar decisiones rápidas, evaluar la salud del paciente, ajustar la anestesia y anticipar posibles complicaciones, garantizando la seguridad y bienestar del paciente. La metodología propuesta se centró en el uso de algoritmos de clasificación como una herramienta para observar el comportamiento del cerebro y el corazón en diferentes estados de anestesia: despierto, sedación moderada, anestesia general y anestesia profunda. Para clasificar estos estados, se extrajeron características de señales de electroencefalograma (EEG) y electrocardiograma (ECG), analizadas en diferentes bandas de frecuencia. Para asegurar la robustez de la clasificación, se implementó un método de clasificación por votos que combina varios algoritmos y se emplearon técnicas de validación cruzada estratificada, realizando la clasificación tanto de manera independiente como dependiente del paciente. La clasificación de los estados se llevó a cabo de tres formas, teniendo en cuenta: información proveniente del cerebro, proveniente del corazón y de ambos órganos. Los mejores resultados, se obtuvieron al emplear características extraídas de las señales de ambos órganos. En particular, mostraron que los diferentes estados de anestesia podían ser clasificadas con mayor precisión, lo que sugirió que ambos órganos varían dependiendo del estado y, por lo tanto, la relación entre ellos. Posteriormente, para validar lo descrito, se aplicaron técnicas que permitieron analizar la dependencia entre los dos órganos, como el análisis de interdependencia no lineal (NI) y la información mutua (MI) entre las señales EEG y ECG. Con dicha información se clasificaron los estados de anestesia y se comprobó que la relación cerebro-corazón varía según el estado de la anestesia. Adicionalmente, se observó que la dependencia entre ambos órganos puede variar entre pacientes, posiblemente debido a distintas condiciones presentes antes, durante y después de la anestesia y cirugía.