Resumen

GONZALEZ RUBIO, Tahimy et al. Monitorización automática de estados de sedación en señales electroencefalográficas. RCIM [online]. 2019, vol.11, n.1, pp.18-32.  Epub 01-Jun-2019. ISSN 1684-1859.

La anestesia general proporciona al paciente estados de inconciencia, amnesia y analgesia, sin embargo, se reportan casos de despertar intraoperatorio. Debido a la incidencia de este fenómeno y sus efectos psicosomáticos, el Centro de Estudios de Neurociencias, Procesamiento de Imágenes y Señales en la Universidad de Oriente, y el Hospital General “Juan Bruno Zayas Alfonso” ambos en Santiago de Cuba, Cuba, implementan una metodología que permita detectar automáticamente estados de sedación anestésica aplicando Inteligencia Artificial. Para esto se emplearon las señales registradas por el canal electroencefalográfico F4, nueve parámetros espectrales, las Máquinas de Soporte Vectorial y los Sistemas Neuro-Difusos. En el reconocimiento automático de los estados de Sedación Profunda, Moderada y Ligera se logró una Exactitud de 96.12%, 90.06% y 90.24% respectivamente con las Máquinas de Soporte Vectorial, por lo que se propone el uso del canal electroencefalográfico F4 en la detección de estados anestésicos.

Palabras clave : estados de sedación; señal electroencefalográfica; inteligencia artificial; despertar intraoperatorio.

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