Proyecto de Análisis de Datos de Arritmia y Clasificación de ECG con IA

Se trata del proyecto final del curso "Aprendizaje profundo en la historia clínica electrónica - CDSS 2"

Este proyecto tiene como objetivo realizar el análisis de datos de arritmia de un curso y utilizar inteligencia artificial para clasificar los electrocardiogramas (ECG).

El análisis de datos de arritmia es una tarea importante en el campo de la medicina, ya que permite identificar y clasificar diferentes tipos de anomalías cardíacas. En este proyecto, utilizaremos técnicas de aprendizaje automático para entrenar un modelo de IA capaz de clasificar los ECG en diferentes categorías de arritmia.

El proceso de clasificación de ECG se llevará a cabo utilizando un conjunto de datos previamente etiquetados, donde cada registro de ECG estará asociado a una clase específica de arritmia. Utilizaremos algoritmos de aprendizaje automático, como redes neuronales, para entrenar el modelo y lograr una alta precisión en la clasificación.

Instrucciones para configurar el entorno de desarrollo

1. Crea un entorno virtual utilizando el siguiente comando:

   py -m venv ./venv

2. Activa el entorno virtual:

   .\venv\Scripts\activate

3. Instala las dependencias del proyecto:

   pip install -r requirements.txt

4. Si necesitas agregar nuevas dependencias, asegúrate de actualizar el archivo requirements.txt ejecutando el siguiente comando:

   pip freeze > requirements.txt

¡Listo! Ahora tienes tu entorno de desarrollo configurado correctamente.

Contacto

Si tienes alguna pregunta o necesitas ayuda adicional, no dudes en contactarnos:

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