Proposta e avaliação de um modelo para prognóstico em pacientes diagnosticados com taquicardia
Doenças cardiovasculares, Aprendizagem de Máquina, Arritmias Cardíacas, Prognóstico, CHA2DS2-VASc
Segundo a Organização Mundial de Saúde, as doenças cardíacas são a principal causa de morte no mundo. Milhares de pessoas morrem todos os anos devido a complicações causadas por este tipo de doença. Neste sentido, os cardiologistas procuram um diagnóstico precoce, impedindo que a doença atinja a fase patológica (ou seja, as fases em que as limitações surgem e se tornam cada vez maiores para os seus portadores). No contexto das arritmias do tipo taquicardia, os pacientes precisam de adoptar o uso contínuo de medicamentos e mudar hábitos para reduzir o impacto causado por este tipo de doença, proporcionando assim uma vida mais saudável. Assim, este estudo propõe e avalia um modelo prognóstico para as arritmias que combina informação relativa ao estilo de vida do paciente, comorbilidades e estado geral de saúde para prever a morbilidade e mortalidade em pacientes diagnosticados com taquicardia. O modelo proposto utiliza como parâmetros a pontuação CHA2DS2-VASc, os dados clínicos e os hábitos do paciente que, juntamente com a utilização de SVM (Support Vector Machines) e KNN (K vizinhas mais próximas) é capaz de classificar o grau de morbilidade e estimar a perspectiva de vida. Desta forma, o médico tem acesso a informações que devem ajudar na tomada de decisão sobre os passos que serão dados no tratamento desse paciente, o que pode envolver mudanças na medicação e nas dosagens, níveis de rigidez com os hábitos, e em casos críticos a intervenção cirúrgica, visando sempre prolongar a longevidade do paciente.