Diseño e implementación de un sistema IoMT para detección temprana de eventos compatibles con la apnea del sueño en adultos

Abstract

La investigación desarrolla un sistema basado en el Internet de las Cosas Médicas (IoMT) para la detección temprana de eventos compatibles con la apnea del sueño en adultos, considerando las dificultades de identificación oportuna de este trastorno y el elevado costo de los estudios convencionales. El sistema permite adquirir y procesar señales fisiológicas mediante electrocardiograma y fotopletismografía, a partir de las cuales se obtienen parámetros como la Raíz Cuadrática Media de Diferencias Sucesivas (RMSSD) de la Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca (VFC) y el Indicador de Desaturación de Oxígeno (ODI). Los resultados evidenciaron un adecuado procesamiento de las señales fisiológicas, con un error relativo promedio inferior al 1 % en los parámetros obtenidos y una detección aproximada del 66,67 % de los eventos asociados a la VFC. Asimismo, se verificó la obtención del evento ODI bajo las condiciones establecidas. Se concluye que la integración del análisis de señales fisiológicas y el IoMT constituye una alternativa viable para la detección de eventos compatibles con la apnea del sueño.