Proposta e Avaliação de um Modelo para Diagnóstico/Prognóstico de Arritmias Cardíacas
Doenças cardiovasculares, Aprendizagem de Máquina, Arritmias Cardíacas, Modelos Supervisionados Híbridos
Segundo a Organização Mundial da Saúde, as doenças cardíacas são a maior causa de morte no mundo. Milhares de pessoas vão a óbito todos os anos em decorrência destas doenças. Médicos especializados tentam identificar em seus pacientes indícios de doenças cardiovasculares como a arritmia, isquemia, infarto do miocárdio, entre outras relacionadas através de exames como o eletrocardiograma, responsável por registrar e monitorar a atividade elétrica do coração. O objetivo geral desta dissertação é a proposta e avaliação de um modelo híbrido de algoritmos de aprendizagem de máquina que realize o diagnóstico e o prognóstico de arritmias cardíacas de forma acurada. Para isto, será utilizado um modelo que mescla técnicas bem sucedidas da IA na cardiologia. Analisando dados obtidos por exames de eletrocardiograma, este modelo será capaz de predizer ou diagnosticar os pacientes portadores de algum tipo de arritmia.