Percorrer por autor "Santos, Jessica Feliz dos"
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- Deteção de patologia cardíaca usando machine learningPublication . Santos, Jessica Feliz dos; Gomes, Elsa Maria de Carvalho FerreiraSegundo a Organização Mundial da Saúde, as doenças cardiovasculares (DCV) representam 32% do número de mortes no mundo. A redução deste valor pode ser atingida através da deteção precoce que pode levar a um tratamento mais preciso, melhorando a expectativa de vida do paciente. A ausculta cardíaca é a principal técnica utilizada pelos profissionais de saúde para identificar muitas DCV. No entanto, a auscultação dos sons cardíacos é um procedimento difícil, já que muitos sons são fracos e difíceis de detetar, sendo necessário um processo de treino contínuo. Os estetoscópios modernos podem amplificar os sons cardíacos, reduzir o ruído de ambiente, melhorar a percepção do usuário e, mais importante, converter um sinal acústico em digital. Isto permitiu o desenvolvimento de sistemas de decisão assistidos por computador baseados na auscultação. Este documento apresenta uma metodologia que pode detectar automaticamente a existência de DCV através de sons cardíacos obtidos de diferentes partes do coração. Diversas tecnologias foram analisadas, assim como projetos que tentam resolver parte do problema em questão e a partir deles, três alternativas diferentes foram elaboradas e documentadas, assim como a divisão do dataset e métricas a serem usadas nos testes. Essas alternativas visam classificar anomalias na auscultação cardíaca dos pacientes. Vários modelos das duas primeiras alternativas foram implementados e seus resultados apresentados. Também é feita uma comparação entre as experiências desenvolvidas entre si, também com experiências básicas que não utilizam mecanismos inteligentes e com outros trabalhos que tenham o mesmo objetivo. O melhor resultado obtido foi pela primeira abordagem com uma exatidão de 94%, precisão de 81% e recall de 67%.