Clasificación de la Deshidratación en Atletas Utilizando Métodos de Aprendizaje Automático Basados en la Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca

La actividad física regular es fundamental para mejorar la salud y calidad de vida, reduciendo el riesgo de enfermedades como las cardiovasculares y la diabetes tipo 2. Sin embargo, los atletas enfrentan desafíos, entre ellos la deshidratación durante y después de sesiones intensas. Estudios previos han demostrado alteraciones en la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) durante diferentes etapas de deshidratación (reposo previo al ejercicio, post-ejercicio y post-hidratación).

La VFC es un indicador sensible de la función autonómica cardíaca y se ha utilizado para detectar diversas patologías. En este contexto, el objetivo de este estudio fue evaluar la capacidad de clasificación de parámetros de VFC en el tiempo para detectar deshidratación en atletas, empleando algoritmos de soporte vectorial (SVM) y k-means.

Metodología Atletas

Se implementó un protocolo de deshidratación de tres etapas (reposo previo al ejercicio, post-ejercicio y post-hidratación) en una base de datos de 16 atletas. En cada etapa, se adquirió una señal electrocardiográfica de 10 minutos y se calcularon los parámetros de VFC: intervalo RR, RMSSD y SDRR (Ver figura 1).

Posteriormente, se aplicaron los algoritmos SVM y k-means para clasificar las etapas de deshidratación basadas en los parámetros de VFC obtenidos.

Resultados

Los resultados indican que el método SVM mostró una mayor eficiencia en la clasificación de las etapas del protocolo de deshidratación en comparación con el algoritmo k-means. Además, el parámetro que mejor categorizó las etapas de deshidratación fue el intervalo RR, obtenido con el método máquinas de vectores de soporte, alcanzando valores de precisión, exactitud y recuperación superiores a 0.60 (Ver tabla 1).

Los hallazgos de esta investigación respaldan la hipótesis de que la deshidratación puede estudiarse a partir de la señal electrocardiográfica. El uso de SVM y el análisis del intervalo RR demostraron ser prometedores para la clasificación de las diferentes etapas de deshidratación en atletas. Estos resultados contribuyen al conocimiento sobre los efectos de la deshidratación en el sistema cardiovascular y abren nuevas posibilidades para el desarrollo de herramientas de monitoreo y prevención.

Referencias

• Alvarez, A., Severeyn, E., Velásquez, J., Wong, S., Perpiñan, G., & Huerta, M. (2019, November). Machine learning methods in the classification of the athletes dehydration. In 2019 IEEE Fourth Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM) (pp. 1-5). IEEE.

Autor: Erika Severeyn Varela, Doctor en Ingeniería Biomédica. Profesora de los módulos: Introducción a la Ingeniería Biomédica, Electrónica e Informática Aplicada a la Biomedicina y Áreas Profesionales dentro de la Biomedicina, Herramientas para el Desarrollo de Proyectos en Biomédica.