Caracterización de la carga de hipoxia mediante procesado automático de la señal de oximetría nocturna en pacientes con apnea obstructiva del sueño y su relación con la mortalidad

Abstract

La apnea obstructiva del sue˜no (AOS) es un trastorno prevalente asociado con un aumento de la mortalidad. Este estudio tiene como objetivo caracterizar la carga de hipoxemia mediante el procesamiento autom´atico de se˜nales de oximetr´ıa nocturna en pacientes con AOS y analizar su relaci´on con la mortalidad. Se utilizaron datos de 420 pacientes con sospecha de AOS, empleando t´ecnicas avanzadas de aprendizaje autom´atico para crear modelos predictivos. La metodolog´ıa incluy´o el preprocesamiento de se˜nales de oximetr´ıa, la selecci´on de variables relevantes y la aplicaci´on de modelos de aprendizaje autom´atico, destacando Random Forest. Los resultados mostraron que los ´ındices de carga de hipoxemia son robustos predictores de mortalidad, superando a las m´etricas tradicionales como el ´ındice de Apnea-Hipopnea. En conclusi ´on, la carga de hipoxemia medida autom´aticamente proporciona una herramienta m´as precisa para predecir la mortalidad en pacientes con AOS.