Modelo basado en support vector machine para la estimación de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (2018)
El presente paper muestra el diseño, implementación y análisis de un modelo de Machine Learning (ML) para el cálculo de la Variabilidad de la Frecuencia Cardiaca (VFC). Mediante la integración de dispositivos y tecnologías de internet de las cosas, se plantea una herramienta de apoyo para personas en áreas de la salud y del deporte que requieren conocer la VFC de un individuo. La solución propuesta plantea la captura de las señales cardiacas a través de bandas pectorales que retornan la frecuencia cardiaca del sujeto, esta información es clasificada a partir de un algoritmo de SVM (Support Vector Machine), que determina si la VFC está deprimida o incrementada. La solución propuesta, presenta una eficiencia de un 90,3% y es el componente inicial para el desarrollo de una aplicación orientada al entrenamiento físico que sugiere rutinas de ejercicios con base en la VFC del individuo.