Detección de anomalías en electrocardiogramas mediante una red neuronal implementada en microcontrolador

Abstract

Se implementó un autoencoder con capas convolucionales en un ESP32-S3 usando TensorFlow Lite para Microcontrollers para detectar anomalías en señales ECG de segunda derivada de la base de datos MIT-BIH Arrhythmia. Se desarrolló una interfaz web en React para visualizar los datos y las anomalías detectadas. El sistema logró 96,24 % de exactitud, 93,42 % de precisión, 99,49 % de recall y un F1-score de 96,36 %, con un tiempo promedio de procesamiento de 300 ms por muestra.