Modelos no supervisados para la visualización de pacientes en cuidados intensivos y con fibrilación auricular - León Zamora, Yessica Tatiana (Escuela Colombiana de Ingeniería, 2024)
La fibrilación auricular es una afección cardiaca caracterizada por pulsaciones cardiacas rápidas e irregulares (National Health Services, 2022). Esta es una de las arritmias cardiacas más conocidas en general y también en las unidades de cuidados intensivos. Su prevalencia en UCI es cercana al 10%, y en una UCI cardiaca de 50% (Malik, Candilio, & Hausenloy, 2013) Sin embargo, las características físicas, clínicas o biológicas que puedan desempeñar una relación importante en el desarrollo de fibrilación auricular, no se conocen con certeza. Comprender estas características podría contribuir significativamente a la detección temprana de esta afección médica, especialmente si se pueden interpretar visualmente de manera rápida. Esto, a su vez, facilitaría su inclusión en las rutinas médicas de cuidados intensivos. Con este objetivo en mente, hemos propuesto llevar a cabo un estudio centrado en el uso de modelos de aprendizaje no supervisados interpretables, como Autoencoders, PCA, T-SNE, GTM. Nuestra investigación se concentra en la exploración de modelos interpretables no supervisados que permitan una interpretación visual sencilla de los posibles biomarcadores asociados al desarrollo de fibrilación auricular en pacientes de cuidados intensivos.

Atrial Fibrillation is a cardiac condition characterized by rapid and irregular heartbeats (National Health Services, 2022). It is one of the most well-known cardiac arrhythmias both in general and in Intensive Care Units (ICUs). Its prevalence in ICUs is approximately 10%, and in a cardiac ICU, it can be as high as 50% (Malik, Candilio, & Hausenloy, 2013). However, the specific physical, clinical, or biological characteristics that may play a significant role in the development of Atrial Fibrillation are not definitively known. Understanding these characteristics could significantly contribute to the early detection of this medical condition, especially if they can be visually interpreted quickly. This, in turn, would facilitate its integration into ICU medical routines. With this objective in mind, we have proposed to conduct a study focused on the use of interpretable unsupervised learning models, such as Autoencoders, PCA, T-SNE, and GTM. Our research is centered on the exploration of interpretable unsupervised models that allow for a straightforward visual interpretation of biomarkers that may be associated with risk factors for Atrial Fibrillation in ICU patients
Lista de Figuras Lista de Tablas 1 INTRODUCCIÓN 1 1.1 PROBLEMÁTICA 1 1.2 OBJETIVOS Y PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN 1 1.3 ALCANCE Y LIMITACIONES 2 1.4 METODOLOGÍA 3 1.4.1 Adquisición de datos 3 1.4.2 Análisis exploratorio 4 1.4.3 Reducción de dimensionalidad 4 1.4.4 Implementación y evaluación de los Modelos de Aprendizaje No Supervisados 4 1.4.5 Evaluación de los modelos 4 2 MARCO TEÓRICO 7 2.1 FIBRILACIÓN AURICULAR 7 2.2 CUIDADOS INTENSIVOS 7 2.3 BIOMARCADORES COMÚNMENTE ASOCIADOS A FIBRILACIÓN AURICULAR 7 2.4 BASE DE DATOS MIMIC – IV 8 2.5 IMPUTACIÓN DE DATOS FALTANTES 9 2.6 ESTANDARIZACIÓN DE DATOS 9 2.7 ANÁLISIS DE VALORES ATÍPICOS 9 2.8 REDUCCIÓN DE DIMENSIONALIDAD 10 2.8.1 Regresión de Lasso 10 2.8.2 Validación cruzada (cross - validation) 10 2.8.3 Precisión, exhaustividad, Valor F y Valor AUC 10 2.9 MODELOS NO SUPERVISADOS PARA VISUALIZACIÓN DE DATOS 11 2.9.1 PCA 12 2.9.2 t – SNE 12 2.9.3 Autoencoders 13 2.9.4 Generative Topographic Mapping 14 3 RESULTADOS 16 3.1 ELECCIÓN Y DEPURACIÓN DE LA BASE DE DATOS 16 3.2 INGENIERÍA DE VARIABLES 17 3.2.1 Identificación de las variables 17 3.2.2 Limpieza de la base de datos 18 3.2.3 Adición de nuevas variables 19 3.3 ANÁLISIS EXPLORATORIO 19 3.4 SELECCIÓN AUTOMÁTICA DE VARIABLES 24 3.4.1 Selección de variables 25 3.4.2 PCA para la visualización de datos 26 3.4.3 Visualización de pacientes utilizando Autoencoder + t-SNE 28 3.4.4 Visualización de pacientes con GTM 32 4 DISCUSIÓN DE RESULTADOS 35 5 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 36 BIBLIOGRAFÍA 37 ABREVIACIONES 40 ANEXOS 41 5.1 PESOS REGRESIÓN LASSO 41
Keywords: Arritmia; Corazon - Enfermedades - Diagnóstico; Autoencoder; Fibrilación Auricular; Cuidados Intensivos; Modelos Interpretables no Supervisados; Biomarcadores