Descripción del proyecto
ANTECEDENTES, LA APNEA OBSTRUCTIVA DEL SUEÑO (AOS) PEDIATRICA ES UN TRASTORNO RESPIRATORIO DEL SUEÑO PREVALENTE Y MUY INFRADIAGNOSTICADO, LOS NIÑOS AFECTADOS PUEDEN SUFRIR PROBLEMAS DE DESARROLLO, NEUROCOGNITIVOS, CARDIOVASCULARES Y METABOLICOS, LA POLISOMNOGRAFIA (PSG) ES EL METODO DE DIAGNOSTICO ESTANDAR, A PESAR DE SU EFECTIVIDAD, LA COMPLEJIDAD, BAJA DISPONIBILIDAD Y ELEVADO COSTE DIFICULTAN EL DIAGNOSTICO Y TRATAMIENTO TEMPRANOS, POR ELLO, SE DEMANDAN NUEVAS HERRAMIENTAS PARA ASISTIR A LOS MEDICOS EN LA GESTION DE LA ENFERMEDAD, LA INVESTIGACION SE HA CENTRADO EN LA AUTOMATIZACION DEL DIAGNOSTICO APLICANDO METODOS DE PROCESADO DE SEÑAL Y MACHINE LEARNING, RECIENTEMENTE, LOS METODOS DE DEEP LEARNING (DL) HAN SURGIDO COMO UN NUEVO ENFOQUE CAPAZ DE MEJORAR EL RENDIMIENTO DE LAS TECNICAS TRADICIONALES DE FEATURE-ENGINEERING, SIN EMBARGO: (I) LAS NUEVAS ARQUITECTURAS DE DL APENAS SE HAN APLICADO EN AOS INFANTIL Y (II) TODAVIA HAY MECANISMOS FISIOPATOLOGICOS IMPORTANTES OCULTOS EN LAS SEÑALES CARDIORRESPIRATORIAS,OBJETIVOS, EL OBJETIVO PRINCIPAL CONSISTE EN DISEÑAR, EVALUAR E INTERPRETAR EXHAUSTIVAMENTE UN SISTEMA DE AYUDA A LA TOMA DE DECISIONES DE ALTO RENDIMIENTO Y CONFIABLE BASADO EN DL PARA ASISTIR A LOS MEDICOS EN LA GESTION DE LA AOS PEDIATRICA EMPLEANDO SEÑALES CARDIORRESPIRATORIAS, COMO OBJETIVOS ESPECIFICOS SE PROPONEN: (I) DISEÑAR Y OPTIMIZAR MODELOS DE DIAGNOSTICO DE AOS PEDIATRICO BASADOS EN DL; (II) CREAR NUEVAS ARQUITECTURAS COMBINANDO DIFERENTES ENFOQUES DE DL; (III) DETECTAR NUEVOS PATRONES Y MECANISMOS FISIOLOGICOS INDICATIVOS DE LA ENFERMEDAD EMPLEANDO TECNICAS DE EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (XAI); Y (IV) DESCUBRIR NUEVOS FENOTIPOS CAPACES DE EXPLICAR LAS DIFERENCIAS EN LA FISIOPATOLOGIA Y GRAVEDAD DE LA ENFERMEDAD,MATERIAL Y METODOS, SE ANALIZARAN 5830 ESTUDIOS DE SUEÑO PEDIATRICOS: (I) 4191 PROCEDENTES DE UN ESTUDIO INTERNACIONAL LIDERADO POR NUESTRO GRUPO Y (II) 1639 PROCEDENTES DE LA BASE DE DATOS PUBLICA CHILDHOOD ADENOTONSILLECTOMY TRIAL, CONJUNTAMENTE, AMBAS FORMAN EL MAYOR CONJUNTO DE DATOS EN ESTE CONTEXTO, LA METODOLOGIA CONSTA DE DOS ETAPAS PRINCIPALES: (I) MODELADO BASADO EN DL PARA EL DIAGNOSTICO DE LA AOS INFANTIL, INCLUYENDO CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNNS), RECURRENT NEURAL NETWORKS (RNNS), DEEP BELIEF NETWORKS (DBNS), TRANSFER LEARNING (TL), Y LA COMBINACION DE DIFERENTES ARQUITECTURAS DE DL; Y (II) APLICACION DE TECNICAS XAI PARA LA INTERPRETACION EXHAUSTIVA DE LOS MODELOS DE DL, INCLUYENDO LOCAL INTERPRETABLE MODEL-AGNOSTIC EXPLANATIONS (LIME), DEEP LEARNING IMPORTANT FEATURES (DEEPLIFT), SHAPLEY VALUES, O KERNEL SHAP, TODOS ELLOS BAJO EL ENFOQUE SHAPLEY ADDITIVE EXPLANATIONS (SHAP),RESULTADOS ESPERADOS, EL PRINCIPAL RESULTADO CONSISTIRA EN UN NUEVO SISTEMA DL DE AYUDA A LA DECISION PARA DIAGNOSTICAR AOS PEDIATRICO MEDIANTE EL PROCESADO DE SEÑALES BIOMEDICAS CRUDAS, EN SEGUNDO LUGAR, SE OBTENDRAN NUEVOS PATRONES CARDIORRESPIRATORIOS RELACIONADOS CON LOS EVENTOS DE APNEA Y NUEVOS FENOTIPOS DE AOS INFANTIL, COMBINADOS, AMBOS RESULTADOS PODRIAN DISMINUIR LAS LISTAS DE ESPERA DE DIAGNOSTICO Y TRATAMIENTO, MEJORANDO LA CALIDAD DE VIDA DE LOS PACIENTES Y DANDO LUGAR A UN ELEVADO IMPACTO SOCIAL, EL DESCENSO EN EL INFRADIAGNOSTICO GENERARIA UN IMPACTO ECONOMICO SIGNIFICATIVO AL REDUCIR EL CONSUMO DE RECURSOS MEDICOS, ADEMAS, LA NOVEDAD Y RELEVANCIA DE LOS RESULTADOS PERMITIRIA GENERAR PUBLICACIONES CIENTIFICAS DE ALTO IMPACTO E INCREMENTAR LAS POSIBILIDADES DE LAS PATENTES SOLICITADAS, APNEA DEL SUEÑO INFANTIL\DEEP LEARNING\EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE\SEÑALES CARDIORRESPIRATORIAS