Medicina: Pronóstico de EEG

Y la última tarea que vamos a considerar es la predicción de la señal EEG. Las series temporales en medicina son datos muy importantes, cuyo análisis puede resolver muchos problemas. Uno de ellos es el análisis de la señal de EEG para la predicción de ataques epilépticos. El ejemplo que veremos utiliza el modelo de predicción ARIMA-GARCH.

No profundizaremos en el funcionamiento de este modelo, sino que sólo mencionaremos que el modelo GARCH puede capturar el periodo plano y el periodo de fluctuación de las series temporales.

El procesamiento de datos médicos temporales no difiere de un algoritmo normal de procesamiento de datos: sigue siendo necesario eliminar el ruido, rellenar los datos que faltan y convertir los datos no estacionarios en datos estacionarios.

Esta pequeña sección se ha dedicado a un breve repaso de diversos problemas del mundo real para los que, como comprenderá, modelos como la media móvil, el modelo autorregresivo y el ARIMA son sólo un comienzo. En el futuro, estos modelos se modificarán en función del tipo de problema, y a veces no son en absoluto eficaces para resolver determinados problemas.