Weaning from mechanical ventilation is still one of the most challenging problems in intensive care. Unnecessary delays in discontinuation and weaning trials that are undertaken too early are both undesirable. This study investigate a method based on the analysis of heart rate and respiration rate by means of Recurrence Quantification Analysis (RQA), to detect if a patient on weaning trial is ready to remove its endotracheal tube. The analysis has been done on a database of patients, WEANDB, where they are classified, patients who overcome the process and those without. The proposed method is based on taking as reference for classification, time series RQA from the analysis of the physiological signals sliced in time. Two types of binary classifiers, “Support Vector Machine” and RQA signals histogram observation, both are used to differentiate successful trials on weaning from failed trials. The results show that the use of time series RQA gives promising results of classification, in both cases have been obtained results around 80% of success without having done an exhaustive parameter optimization.

El destete de la ventilación mecánica sigue siendo uno de los problemas más desafiantes en las unidades de cuidados intensivo. Tanto los retrasos innecesarios en los ensayos de interrupción como los destetes que se llevan a cabo demasiado pronto son perjudiciales para el paciente. Este estudio investiga un método basado en el análisis de la frecuencia cardiaca y la frecuencia respiratoria por medio de análisis de cuantificación de recurrencia (RQA), para detectar si un paciente en la prueba de destete está listo para eliminar su tubo endotraqueal. El análisis se ha realizado sobre una base de datos de pacientes, WEANDB, en la que se han clasificado los pacientes según superan el proceso o no. El método propuesto se basa en tomar como referencia para la clasificación, la evolución temporal de las variables RQA a partir del análisis de las señales fisiológicas divididas en ventanas temporales. Se han analizado dos tipos de clasificadores binarios, “Supported Vector Machine” y un método intuitivo basado en observación del histograma de las señales RQA. Los resultados obtenidos muestran que el uso de la evolución temporal de las variables RQA da resultados prometedores de clasificación, en ambos casos se han obtenido resultados en torno al 80% de éxito, sin haber realizado una optimización exhaustiva de los parámetros.

La des-intubació de la ventilació mecànica segueix sent un dels problemes més desafiadors en les unitats de cures intensives. Tant els retards innecessaris en els assajos d'interrupció com les des-intubacions que es duen a terme massa aviat són perjudicials pel pacient. Aquest estudi investiga un mètode basat en l'anàlisi de la freqüència cardíaca i la freqüència respiratòria per mitjà d'anàlisi de quantificació de recurrència (RQA), per detectar si un pacient en la prova de des-intubació està llest per eliminar el seu tub endotraqueal. L'anàlisi s'ha realitzat sobre una base de dades de pacients, WEANDB, en què s'han classificat els pacients segons superen el procés o no. El mètode proposat es basa en prendre com a referència per a la classificació, l'evolució temporal de les variables RQA a partir de l'anàlisi dels senyals fisiològiques dividides en finestres temporals. S'han analitzat dos tipus de classificadors binaris, "Supported Vector Machine" i un mètode intuïtiu basat en observació de l'histograma dels senyals RQA. Els resultats obtinguts mostren que l'ús de l'evolució temporal de les variables RQA dóna resultats prometedors de classificació, en tots dos casos s'han obtingut resultats al voltant del 80% d'èxit, sense haver realitzat una optimització exhaustiva dels paràmetres.