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Impacto en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

Investigadores/as Institucionales

Pagan, JosueAutor o CoautorAyala, Jose LAutor o Coautor

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10 de diciembre de 2024
Publicaciones
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Artículo

Evaluating AI Methods for Pulse Oximetry: Performance, Clinical Accuracy, and Comprehensive Bias Analysis

Publicado en: Bioengineering (Basel). 11 (11): 1061- - 2024-11-01 11(11), DOI: 10.3390/bioengineering11111061

Autores:

Cabanas, AM; Sáez, N; Collao-Caiconte, PO; Martín-Escudero, P; Pagán, J; Jiménez-Herranz, E; Ayala, JL
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Afiliaciones

Univ Complutense Madrid, Dept Comp Architecture & Automat, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
Univ Complutense Madrid, Fac Med, Profess Med Sch Phys Educ & Sport, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Ctr Computat Simulat, Campus Montegancedo, Boadilla Del Monte 28660, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Elect Engn Dept, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
Univ Tarapaca, Dept Fis, FACI, Arica 1000000, Chile - Autor o Coautor
Univ Tarapaca, Direcc Gest Digital & Transparencia, Arica 1000000, Chile - Autor o Coautor
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Resumen

Blood oxygen saturation (SpO(2)) is vital for patient monitoring, particularly in clinical settings. Traditional SpO(2 )estimation methods have limitations, which can be addressed by analyzing photoplethysmography (PPG) signals with artificial intelligence (AI) techniques. This systematic review, following PRISMA guidelines, analyzed 183 unique references from WOS, PubMed, and Scopus, with 26 studies meeting the inclusion criteria. The review examined AI models, key features, oximeters used, datasets, tested saturation intervals, and performance metrics while also assessing bias through the QUADAS-2 criteria. Linear regression models and deep neural networks (DNNs) emerged as the leading AI methodologies, utilizing features such as statistical metrics, signal-to-noise ratios, and intricate waveform morphology to enhance accuracy. Gaussian Process models, in particular, exhibited superior performance, achieving Mean Absolute Error (MAE) values as low as 0.57% and Root Mean Square Error (RMSE) as low as 0.69%. The bias analysis highlighted the need for better patient selection, reliable reference standards, and comprehensive SpO(2 )intervals to improve model generalizability. A persistent challenge is the reliance on non-invasive methods over the more accurate arterial blood gas analysis and the limited datasets representing diverse physiological conditions. Future research must focus on improving reference standards, test protocols, and addressing ethical considerations in clinical trials. Integrating AI with traditional physiological models can further enhance SpO(2 )estimation accuracy and robustness, offering significant advancements in patient care.
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Palabras clave

Artificial intelligenceBias assessmenBias assessmentMachine learningOximetryPrecision medicinePredictive modelingSpo 2Spo(2)Spo2Zero hunger

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Bioengineering (Basel) debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 51/124, consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Engineering, Biomedical. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría Bioengineering.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-25:

  • WoS: 4
  • Scopus: 5
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-25:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 57.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 51 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 2 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/88994/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 150
  • Descargas: 287
Siguiendo con el impacto social del trabajo, es importante enfatizar el hecho de que, por su contenido, puede ser asignado a la línea de interés del ODS 2 - Poner fin al hambre, con una probabilidad del 50% según el algoritmo mBERT desarrollado por Aurora University.
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Chile.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (AYALA RODRIGO, JOSE LUIS).

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Objetivos del proyecto

Esta aportación persigue los siguientes objetivos: analizar métodos de inteligencia artificial aplicados a la estimación de la saturación de oxígeno en sangre (SpO2) mediante señales fotopletismográficas; evaluar el desempeño y la precisión clínica de modelos como regresión lineal, redes neuronales profundas y procesos gaussianos; determinar las características clave, intervalos de saturación y métricas de rendimiento utilizadas en estudios seleccionados; caracterizar sesgos presentes en la selección de pacientes y estándares de referencia mediante criterios QUADAS-2; identificar limitaciones en la generalizabilidad de los modelos debido a la dependencia de métodos no invasivos y conjuntos de datos limitados; y proponer mejoras en estándares de referencia, protocolos de prueba y consideraciones éticas para futuras investigaciones.
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Resultados más relevantes

La aportación presenta una revisión sistemática sobre métodos de inteligencia artificial (IA) aplicados a la oximetría de pulso, evaluando desempeño, precisión clínica y sesgos. Los resultados más relevantes incluyen: (1) la identificación de 26 estudios que cumplen criterios de inclusión, analizando modelos de regresión lineal y redes neuronales profundas como principales metodologías; (2) el uso de características como métricas estadísticas, relaciones señal-ruido y morfología de la señal para mejorar la precisión; (3) el modelo de Procesos Gaussianos alcanzó un error absoluto medio (MAE) de 0,57% y un error cuadrático medio (RMSE) de 0,69%; (4) el análisis de sesgos evidenció la necesidad de mejorar la selección de pacientes, estándares de referencia y rangos de saturación SpO2 para aumentar la generalizabilidad.
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Reconocimientos ligados al ítem

This research was funded by ANID grant number Project SA22I0178 and Project SA77210039. The APC was funded by ANID grant number Project SA22I0178.
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