Análisis de sonidos respiratorios en las exacerbaciones de asma bronquial y de enfermedad pulmonar obstructiva crónica

Resumen

Las exacerbaciones de asma bronquial y de Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC) son un evento frecuente en el curso de estas patologías, que se asocia con un impacto socioeconómico y en la mortalidad importante. Los cambios en los sonidos respiratorios se presentan habitualmente en estas exacerbaciones y su análisis mediante técnicas de procesado de señales podría ayudar en el diagnóstico y seguimiento. Por otro lado, el estudio computarizado de posibles diferencias acústicas en los sonidos respiratorios entre pacientes en los que comienzan una exacerbación de EPOC, con o sin neumonía asociada, sería de gran interés para la instauración precoz de un tratamiento óptimo. En nuestro estudio de cohortes se siguió una muestra final de 70 pacientes hospitalizados por exacerbación de su patología pulmonar, 58 con EPOC y 12 con asma. Se grabaron los sonidos respiratorios desde su llegada hasta el alta. Se utilizó el análisis de la Transformada de Fourier de Tiempo Reducido (STFT) para extraer los parámetros de los sonidos respiratorios grabados. Se aplicaron técnicas de análisis exploratorio y métodos de agrupamiento o clustering no supervisado para examinar el conjunto de datos espectrales resultante. El análisis de componentes principales (ACP) se realizó para la reducción dimensional, y se escogió el algoritmo Fuzzy-c-means (FCM) para el clustering no supervisado. Se seleccionó una red neuronal probabilística (RNP) como clasificador en la búsqueda de diferencias acústicas que ayudasen en la detección de la coexistencia de neumonía en pacientes con EPOC. Para el clasificador se utilizó validación cruzada de 10 iteraciones y se empleó el análisis ROC (Receiver Operating Characteristic) para estimar su rendimiento. Se detectaron dos patrones diferentes de sonidos respiratorios en el curso de las exacerbaciones, tanto de EPOC como de asma, utilizando análisis exploratorio y técnicas de agrupamiento no supervisado, a partir de los parámetros espectrales calculados. Estos patrones presentaron una concordancia relevante con los dos grupos de evolución de sonidos respiratorios identificados por los especialistas mediante auscultación, del 79% en EPOC y del 66% en asma. Se constató la coexistencia de neumonía en pacientes con exacerbación de EPOC, con una sensibilidad del 72% y una especificidad del 81,8%, mediante un nuevo sistema basado en el ACP y el empleo de una RNP como clasificador. Nuestro trabajo, mediante el procesamiento digital de las señales acústicas, ha demostrado que en el curso de las exacerbaciones de asma y de EPOC, los sonidos respiratorios no presentan un espectro acústico homogéneo, distinguiéndose la existencia de dos perfiles diferentes en la evolución de estos sonidos. Además, se ha detectado con fiabilidad suficiente la coexistencia de neumonía en pacientes con exacerbación de EPOC.