Modelos de máquinas de vector soporte aplicados sobre la oximetría nocturna para la detección automática de niños con Síndrome de la Apnea-Hipopnea del Sueño Severo

Abstract

Introducción: Los niños con índice de apnea-hipopnea (IAH) igual o superior a 5 e/h presentan una mayor probabilidad de sufrir repercusiones negativas en la salud. Por tanto, alcanzar dicho umbral es condición suficiente para indicar tratamiento. La saturación de oxígeno en sangre (SpO2), procedente de la oximetría nocturna, es aceptada como alternativa diagnóstica para el Síndrome de la Apnea-Hipopnea del Sueño (SAHS) en ausencia de polisomnografía (PSG). Sin embargo, su utilización estándar presenta limitaciones que reducen la eficacia diagnóstica. Objetivos: Evaluar modelos de máquinas de vector soporte (MVS) construidos con información oximétrica para la detección automática del SAHS pediátrico. Método: Población de 176 sujetos pediátricos (79 niñas) con sospecha clínica de SAHS y edades de 1 a 13 años (media 6.95). La PSG fue utilizada como referencia diagnóstica presentándose 71 sujetos con IAH ≥ 5 e/h. Se extrajeron automáticamente 4 características espectrales de la SpO2 que fueron utilizadas para entrenar los modelos MVS. El método fue validado mediante validación cruzada dejando uno fuera y comparado con el índice de desaturación de oxígeno del 3% (IDO). Resultados: Los modelos MVS alcanzaron 69.0% Se, 97.1% Sp, 85.8% Acc, 94.2% PPV, 82.3% NPV, 24.1 LR+ y 0.3 LR-. El IDO obtuvo 73.2% Se, 82.9% Sp, 79.0% Acc, 74.3% PPV, 82.1% NPV, 4.3 LR+ y 0.3 LR-. Conclusión: El método automático MVS, basado en la SpO2, discriminó pacientes con IAH ≥ 5 e/h con alta precisión y valor predictivo positivo, superando la eficacia diagnóstica del IDO convencional.