PhysioNet
PhysioNet es una plataforma de referencia para acceder a datos fisiológicos abiertos, incluidas las señales cardíacas, respiratorias, electroencefalográficas y de otros parámetros vitales. Fomenta la investigación en inteligencia artificial médica, la detección de anomalías fisiológicas y la modelización del funcionamiento biológico humano.
Varios millones de registros, CSV, WFDB y formatos médicos patentados
Acceso gratuito o restringido según las colecciones, bajo una licencia compatible con la investigación académica (por ejemplo, ODC-by, PhysioNet Credentialed Access)
Descripción
El catálogo de PhysioNet incluye una gran diversidad de bases de datos:
- ECG, ECG, PPG, respiración, presión arterial, temperatura, etc.
- Datos en tiempo real, a menudo de hospitales o estudios clínicos
- Grabaciones multiparamétricas durante largos períodos de tiempo (de horas a días)
- Formatos WFDB (WaveForm DataBase) optimizados para el análisis de series temporales clínicas
- Metadatos médicos (diagnósticos, eventos, tratamientos, resultados)
Algunas bases icónicas incluyen Arritmia MIT-BIH, Forma de onda MIMIC, o Desafíos del CINC.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
PhysioNet se utiliza para:
- Modelos de formación para la clasificación y detección de anomalías cardíacas (fibrilación, bradicardia...)
- Análisis de señales vitales en un contexto de cuidados intensivos o monitorización ambulatoria
- Investigación en biomedicina, salud digital y fisiología computacional
- La evaluación de dispositivos médicos conectados o algoritmos integrados
- Participación en los desafíos anuales de Physionet/CINC (concursos científicos)
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, por:
- Anotación manual o automatizada de segmentos fisiológicos complejos
- Acoplamiento con datos de imágenes o biología molecular
- El desarrollo de herramientas compatibles con WFDB de código abierto para la visualización y el análisis en tiempo real
- La creación de canales de IA para la detección temprana de eventos clínicos basados en señales
🔗 Fuente: Conjunto de datos PhysioNet
Preguntas frecuentes
¿Qué formato se recomienda para analizar las señales?
El formato WFDB nativo está optimizado para el análisis de señales fisiológicas. Las bibliotecas de Python (como wfdb o biosppy) facilitan su integración en las canalizaciones de IA.
¿Podemos participar en los desafíos de PhysioNet?
Sí, cada año se organizan concursos internacionales en torno a casos de uso reales (por ejemplo, predicción de insuficiencia cardíaca, detección de apnea, etc.).
¿Qué tipos de señales hay disponibles?
ECG, EEG, EMG, presión arterial, respiración, temperatura, saturación de O2, etc. según lo básico. Algunas grabaciones son multisensoriales y multimodales.
