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dc
Mesas Aranda, Gonzalo
author
2025-06
Este trabajo presenta el diseño e implementación de un sistema de control en
lazo cerrado para la administración de anestesia, basado en Control Predictivo
Generalizado (GPC) utilizando un modelo de Máquinas de Vectores de Soporte
(SVM). El objetivo es regular la profundidad anestésica, medida a través del Índice
Bispectral (BIS), controlando automáticamente la tasa de infusión de propofol.
Para simular la dinámica del paciente, se utilizó un modelo farmacocinético/farmacodinámico
(PK/PD) de tres compartimentos (modelo de Schnider). El modelo
SVM fue entrenado para predecir los valores de BIS a partir de datos históricos de
infusión y tendencias del BIS, permitiendo al controlador predecir estados futuros
y optimizar la señal de control.
La arquitectura propuesta fue comparada con un controlador PID tradicional
bajo condiciones de simulación idénticas en Simulink. Se evaluaron métricas de
rendimiento como el sobreimpulso, el tiempo de establecimiento, el error cuadrático
medio (MSE), el error absoluto integral (IAE) y el error cuadrático integral (ISE).
Además, se realizaron experimentos con perturbaciones, incluyendo cambios de
referencia, ruido en la medición y pérdida de infusión, para evaluar la robustez de
ambos sistemas.
Los resultados muestran que el controlador basado en SVM proporciona acciones
de control más suaves y un rendimiento comparable o superior al del controlador
PID en todas las métricas evaluadas. El sistema demostró una buena
capacidad de recuperación ante perturbaciones, con mejor anticipación y tiempo
de respuesta en ciertos escenarios. Estos resultados sugieren que las estrategias de
control predictivo basadas en datos son una alternativa viable a los métodos clásicos
para la administración automatizada de anestesia y ofrecen un gran potencial
de adaptación personalizada en aplicaciones clínicas.
https://hdl.handle.net/10630/40871
Informática - Trabajos Fin de Grado
Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado
Diseño de un Sistema de Control de Anestesia Basado en Máquinas de Soporte Vectorial