Aprendizaje Automático e IoT Aplicados a la Identificación de Enfermedades Cardiovasculares a través de Sonidos Cardíacos: Una Revisión de la Literatura
Autores: Brites, Ivo Sérgio Guimarães; da Silva, Lídia Martins; Barbosa, Jorge Luis Victória; Rigo, Sandro José; Correia, Sérgio Duarte; Leithardt, Valderi Reis Quietinho
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Aprendizaje Automático e IoT Aplicados a la Identificación de Enfermedades Cardiovasculares a través de Sonidos Cardíacos: Una Revisión de la Literatura
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Aprendizaje automático
IoT
Enfermedades
Sonidos cardíacos
Sensores portátiles
Estetoscopios digitales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Este artículo presenta un estudio de mapeo sistemático dedicado a realizar una revisión de la literatura sobre el aprendizaje automático y el IoT aplicados en la identificación de enfermedades a través de los sonidos del corazón. Esta investigación se llevó a cabo entre enero de 2010 y julio de 2021, considerando IEEE Xplore, PubMed Central, ACM Digital Library, JMIR-Journal of Medical Internet Research, Springer Library y Science Direct. La búsqueda inicial resultó en 4372 artículos, y después de aplicar los criterios de inclusión y exclusión, se seleccionaron 58 artículos para una lectura completa con el fin de responder a las preguntas de investigación. Los principales resultados son: de los 58 artículos seleccionados, 46 (79.31%) mencionan métodos de observación de la frecuencia cardíaca con sensores portátiles y estetoscopios digitales, y 34 (58.62%) mencionan cuidados con algoritmos de aprendizaje automático. El análisis de los estudios basado en la red bibliométrica generada por VOSviewer mostró en 13 estudios (22.41%) una tendencia relacionada con el uso de servicios inteligentes en la predicción de diagnósticos relacionados con trastornos cardiovasculares.
Descripción
Este artículo presenta un estudio de mapeo sistemático dedicado a realizar una revisión de la literatura sobre el aprendizaje automático y el IoT aplicados en la identificación de enfermedades a través de los sonidos del corazón. Esta investigación se llevó a cabo entre enero de 2010 y julio de 2021, considerando IEEE Xplore, PubMed Central, ACM Digital Library, JMIR-Journal of Medical Internet Research, Springer Library y Science Direct. La búsqueda inicial resultó en 4372 artículos, y después de aplicar los criterios de inclusión y exclusión, se seleccionaron 58 artículos para una lectura completa con el fin de responder a las preguntas de investigación. Los principales resultados son: de los 58 artículos seleccionados, 46 (79.31%) mencionan métodos de observación de la frecuencia cardíaca con sensores portátiles y estetoscopios digitales, y 34 (58.62%) mencionan cuidados con algoritmos de aprendizaje automático. El análisis de los estudios basado en la red bibliométrica generada por VOSviewer mostró en 13 estudios (22.41%) una tendencia relacionada con el uso de servicios inteligentes en la predicción de diagnósticos relacionados con trastornos cardiovasculares.