ANÁLISIS DE RASGOS LINEALES Y NO LINEALES EN SEÑALES FISIOLÓGICAS MATERNO-FETALES COMO HERRAMIENTA AUXILIAR EN EL DIAGNÓSTICO DEL INICIO DEL TRABAJO DE PARTO.

Abstract

El trabajo de parto es un proceso fisiológico natural. Sin embargo, existe evidencia limitada de los mecanismos de regulación fisiológicos maternos y fetales que se producen sobre la actividad del sistema nervioso autónomo (SNA) al momento de desencadenarse. La variabilidad de la frecuencia cardiaca (VFC) es una herramienta no invasiva que puede servir para medir de forma indirecta el SNA cardiaco. El objetivo del trabajo fue implementar clasificadores basados en rasgos lineales y no lineales de la variabilidad de la frecuencia cardiaca materna y fetal como herramienta auxiliar en el diagnóstico del inicio del trabajo de parto. La meta del presente trabajo fue la obtención de un modelo de clasificador basado en rasgos lineales de la VFC materna y fetal que permitiera discriminar el inicio fisiológico del trabajo de parto, además de brindar una precisión de clasificación igual o superior al 75% y un área bajo la curva mayor o igual a 0.80. Se analizó una base de datos de registros transabdominales de 45 mujeres en tercer trimestre de embarazo (sin manifestación de trabajo de parto), y 23 mujeres en trabajo de parto a término (39.6 ± 1.2 semanas de gestación por fecha de última menstruación o FUM) que fue previamente adquirida durante el periodo de 2015-2016 en el Centro de Investigación Materno-infantil del Grupo de estudios al nacimiento (CIMIGen) en la Ciudad de México. Se extrajeron segmentos de señales R-R de 2 y 5 minutos maternas y fetales de los registros para calcular índices lineales y no lineales de la VFC. Se entrenaron clasificadores de tipo Árbol de decisión, KNN, MSV, ENSAMBLE con el propósito de discriminar entre las clases de tercer trimestre y trabajo de parto. El mejor resultado se encontró Implementado un clasificador KNN ponderado, usando segmentos RR maternos de 5 minutos, con 12 rasgos lineales y no lineales, con Principal component analysis (PCA) de 7 componentes numéricos, obteniendo los siguientes valores: 76% de precisión, 80% de verdaderos positivos 30% de falsos negativos con un área bajo la curva de 0.81. Estos hallazgos sugieren que la implementación de clasificadores basados en rasgos lineales y no lineales de la VFC de corta duración (5 minutos) son capaces de discriminar entre las condiciones de tercer trimestre de embarazo (sin trabajo de parto) y trabajo de parto. Por lo que el desarrollo y uso de estas herramientas aplicadas al campo de la ginecología y obstetricia podrían ser usada para la detección de partos prematuros y el entendimiento de los mecanismos fisiológicos que involucra el trabajo de parto.