Conjunto de datos de: Creación de algoritmos utilizando técnicas de clasificación supervisada y no supervisada para el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares

<p>Se trata de un análisis clínico epidemiológico donde el propósito es la generación de algoritmos de aprendizaje automático para la identificación de patología cardíaca a partir de datos de la señal electrocardiográfica de una sola derivación con un dispositivo de tecnología electrónica móvil (DTEM) a una población de casi 250000 adultos mayores de muy bajos recursos beneficiarios del Plan Ibirapitá. Este plan es parte de un programa estatal que promueve la inclusión digital de las personas mayores en Uruguay. Para ello, genera propuestas que fomenten el uso y la apropiación de las TIC a través de espacios de aprendizaje, participación y relacionamiento. Como política pública transversal, trabaja en conjunto con otras instituciones para aportar en la construcción de un nuevo paradigma sobre la vejez y el envejecimiento desde una perspectiva de derechos. </p>

<p>Por lo tanto aprovechando el ciclo de talleres de capacitación y entrega de tablets a beneficiarios del Plan, mediante el uso de dispositivos de telemedicina se hace un piloto de lo que sería un screening poblacional para detectar y dimensionar la prevalencia de Fibrilación Auricular (FA) que es una patología cardiovascular subdiagnosticada y silente. Para eso se relevan 423 electrocardiogramas de una sola derivación, de 30 segundos de duración, mediante el uso de DTEM, que tienen un diagnóstico de FA. Esos datos se procesan mediante algoritmos de aprendizaje estadístico y se generan nuevos diagnósticos. Todos los datos fueron a su vez evaluados por especialistas en cardiología que elaboran una clasificación de presencia o ausencia de FA, al evaluar clínicamente el trazado de cada electrocardiograma, y ver el acuerdo con el diagnóstico del DTEM y el que se elabora mediante los algoritmos de aprendizaje.</p>