DETECÇÃO DE ARRITMIAS CARDÍACAS: ABORDAGEM DA DERIVAÇÃO I COM REDES NEURAIS HÍBRIDAS - Felipe Maggioni, Augusto; Trindade Rebonatto, Marcelo (Revista Interfaces: Saúde, Humanas e Tecnologia, 2025)
A Inteligência Artificial oferece mecanismos para predições na saúde beneficiando cada indivíduo assistida por ela. Os dispositivos inteligentes são aliados fundamentais para a extração e monitoramento de dados. O objetivo deste trabalho é construir um modelo de predição de arritmias cardíacas para Fibrilação Atrial e Bradicardia Sinusal, a partir de dados de Eletrocardiograma, que possa ser utilizado com dados coletados pelo aparelho multiclínico MP-IoT. O treinamento de Inteligência Artificial foi realizado aliando as técnicas de Bidirectional Long Short-Term Memory, Convolutional Neural Network e Redes Neurais Densas com dados obtidos a partir de duas bases disponíveis na Physionet. Um diferencial é o uso de apenas uma derivação de sinal, com resultados similares a outros trabalhos com uso de diversas derivações, obtendo métricas de avaliação acima de 96%.