Análisis de sesgos en algoritmos de clasificacion de oximetría de pulso para detección de transtornos del sueño

Resumen

La utilización de algoritmos y técnicas de aprendizaje automático dentro del ámbito de la medicina ha demostrado ser de gran utilidad en tareas de asistencia al diagnóstico. Al mismo tiempo, durante los últimos años, se han dado a conocer problemáticas importantes que afectan el funcionamiento de estos métodos en subpoblaciones específicas, presentando un rendimiento dispar en determinados grupos demográficos. Este rendimiento dispar suele estar asociado a la subrepresentación de dichas poblaciones en los datos utilizados durante el entrenamiento, resultando en modelos sesgados. Este es un trabajo preliminar que busca explorar la existencia de sesgos en la clasificación de apnea a partir de oximetría de pulso considerando diferentes grupos étnicos. Para ello, se utiliza una base de datos con información étnica de pacientes y un algoritmo para detectar trastornos de sueño como apneas o hipopneas. Para la detección de dichos eventos, se emplea sólo la señal de saturación periférica de oxígeno en sangre (SpO2) junto al algoritmo basado en aprendizaje de diccionarios DAS-KSVD. Los experimentos consisten en analizar la base de datos de polisomnografía MESA, que contiene cuatro grupos étnicos, utilizando la señal de SpO2 para el aprendizaje de diccionarios con los que se mejora el proceso de detección de patologías.