2026-04-27T08:21:06Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/request

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Álvarez González, Daniel Ruiz Albi, Tomás Cagigas Villar, Fernando Universidad de Valladolid. Facultad de Medicina 2024-09-10T10:32:51Z 2024-09-10T10:32:51Z 2024 https://uvadoc.uva.es/handle/10324/69659 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. Grado en Ingeniería Biomédica application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional Apnea obstructiva del sueño Hipoxemia Oximetría nocturna 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 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis