Resumen: En proyectos de clasificación de sonidos respiratorios se parte de espectrogramas Mel que alimentan una arquitectura CNN-RNN; las capas finales se reentrenan con pequeños conjuntos de pacientes para adaptar el modelo a variabilidad clínica y la cuantización logarítmica de pesos reduce la memoria hasta 4×, lo que permite desplegar soluciones en dispositivos wearables con consumo reducido.
Datos: La calidad del conjunto de datos es clave. Se recogen grabaciones estandarizadas con metadatos de paciente, etiquetas clínicas validadas por expertos y procedimientos de anonimización. Para compensar conjuntos reducidos se aplican aumentos de datos en el dominio tiempo-frecuencia, validación cruzada por paciente y técnicas de aprendizaje por transferencia para evitar sobreajuste cuando solo hay muestras limitadas por individuo.
Rasgos: Los espectrogramas Mel capturan la información spectral relevante de ruidos respiratorios. Complementos como coeficientes cepstrales, diferencias temporales y enmascarado de frecuencia mejoran la robustez. La normalización por canal y ventanas de análisis cuidadosamente seleccionadas ayudan a que la CNN extraiga patrones invariantes al ruido de fondo.
Modelo: Una combinación CNN para extracción espacial y RNN para modelado temporal resulta eficaz: la CNN identifica texturas espectrales y la RNN aprende secuencias de eventos respiratorios. Para adaptar el sistema a casos concretos se mantiene una cabeza de red entrenada globalmente y se reentrenan las últimas capas sobre pequeñas muestras por paciente, logrando personalización rápida y segura mediante técnicas de few-shot learning.
Cuantización y optimización: Para llevar estos modelos a dispositivos con recursos limitados se aplica cuantización logarítmica de pesos, que conserva mejor la dinámica de magnitudes pequeñas y grandes y permite reducir la memoria hasta 4× frente a representaciones float convencionales. La cuantización se complementa con poda de parámetros, compresión y optimizaciones de inferencia en hardware para minimizar latencia y consumo energético con pérdida de precisión mínima.
Despliegue: Las opciones van desde ejecución nativa en wearables para latencia mínima hasta arquitecturas híbridas que ejecutan preprocesado en el dispositivo y análisis más complejo en la nube. Un pipeline seguro asegura encriptación de datos, control de versiones del modelo y monitorización de rendimiento en campo.
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