Título: Detecção automática de arritmia cardíaca em procedimento de Hemodiálise usando Random Forests
Autores: Sergio Pinto Gomes Junior, Felipe da Rocha Henriques, Michel Pompeu Tcheou and João Baptista de Oliveira E Souza Filho.
Resumo:
Na literatura médica, a arritmia é uma das principais complicações que os pacientes submetidos à hemodiálise podem enfrentar, com destaque para as contrações prematuras atriais e ventriculares. Devido a tais complicações, torna-se tipicamente necessário que profissionais de saúde examinem periodicamente esses pacientes. Nesta direção, este trabalho propõe o uso de um classificador Random Forests para a identificação automática destes dois tipos de arritmia em pacientes submetidos a hemodiálise, o qual possa contribuir para uma resposta mais rápida da equipe e um possível melhor manejo das intercorrências. Para tanto, não é considerada nenhuma técnica de extração de parâmetros dos sinais, sendo o classificador alimentado com trechos dos sinais centrados nos batimentos, onde cada batimento define uma amostra de avaliação. Através de simulações computacionais, utilizando de uma base de dados reais de Eletrocardiograma (ECG), verificou-se uma acurácia de 98,6% e uma sensibilidade de 92,0%.
Palavras-chave:
Hemodiálise, Arritmia, Classificador de batimentos, Random Forests, Apoio a decisão clínica.
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2021-52
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