Caracterización de las señales ECG de pacientes con COVID-19 para el análisis e identificación de arritmias cardíacas

Abstract

El COVID-19 es una enfermedad relativamente nueva que ha provocado una caída del sistema de salud a nivel mundial. Desde la aparición del virus, muchos investigadores alrededor del mundo han centrado sus esfuerzos en estudiar las complicaciones que este provoca en los pacientes que han padecido la enfermedad. Entre las afectaciones más graves se encuentran las cardiovasculares, que si bien existen una gran variedad de estudios que intentan abordar esta temática, los resultados obtenidos no son concluyentes respecto a las arritmias durante el padecimiento del COVID-19. Por lo tanto, el presente estudio plantea caracterizar las señales ECG de pacientes COVID-19 para el análisis e identificación de arritmias cardíacas. Este trabajo de investigación propone el diseño e implementación de una plataforma de adquisición y registro de señales ECG en tiempo real y de larga duración, con la finalidad de suplir la carencia de la función de registro en los dispositivos médicos comerciales que actualmente se encuentran el mercado, permitiendo así a los investigadores tener una amplia base de datos sobre la cuál enfocar sus estudios. Posteriormente se implementa algoritmos de procesamiento digital de señales para la eliminación del ruido presente en las señales ECG y el uso del algoritmo de Pan Tompkins que facilita la obtención de sus características temporales y frecuenciales. Finalmente se presenta una aplicación de escritorio para la visualización de la señal ECG con su respectivo tacograma y la posible aparición de arritmias cardiacas, entregando al investigador las herramientas necesarias para verificarlas o descartarlas.