Modelado de la respuesta de la frecuencia cardíaca al ejercicio con datos portátiles

Este artículo fue aceptado en el taller «Learning from Time Series for Health» en NeurIPS 2022.

La dinámica de la frecuencia cardíaca (HR) en respuesta a la intensidad y la duración del entrenamiento mide aspectos clave de la salud cardiorrespiratoria y la condición física de un individuo. Los modelos de fisiología del ejercicio se han utilizado para caracterizar la aptitud cardiorrespiratoria en entornos de laboratorio bien controlados, pero enfrentan desafíos adicionales cuando se aplican a dispositivos portátiles en entornos ruidosos del mundo real. Aquí, presentamos un modelo híbrido de aprendizaje automático que combina un modelo fisiológico de FC y demanda durante el ejercicio con incrustaciones de redes neuronales para aprender parámetros de fitness específicos del usuario. Aplicamos este modelo a escala a un gran conjunto de datos de entrenamiento recopilados con dispositivos portátiles. Mostramos que este modelo puede predecir con precisión la respuesta de la frecuencia cardíaca a la demanda de ejercicio en nuevos entrenamientos. Además, mostramos que las incorporaciones aprendidas se correlacionan con las métricas tradicionales que reflejan la aptitud cardiorrespiratoria.

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