A TECNOLOGIA EM BENEFÍCIO À SAÚDE: CLASSIFICAÇÃO DE SINAIS DE ELETROCARDIOGRAMA COM O USO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL - Martins, Emanuelle Passos; Cardoso, Alisson Assis (Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação, 2025)
Extrassístoles ventriculares são um tipo de arritmia caracterizada por impulsos ventriculares isolados e podem acometer tanto indivíduos saudáveis quanto cardiopatas. Daí a importância do diagnóstico, que normalmente é feito por uma equipe médica a partir de um exame eletrocardiograma (ECG) do paciente. Diante disso, propõe-se o uso de dois métodos de inteligência artificial para a classificação dos sinais de ECG, em auxílio a tais profissionais, são eles: Regressão Linear Múltipla (RLM) e algoritmo k-means. Utilizou-se dados de ECG MIT-BIH Arrhythmia Database, com um total de 155 batimentos cardíacos referentes a um paciente, e obteve-se acurácia de 74,19% com o uso de ambos RLM e k-means. Assim, foi demonstrado que a aplicação de RLM e k-means na classificação de batimentos cardíacos a partir do exame ECG associado à avaliação da equipe médica pode gerar melhores análises no diagnóstico de extrassístoles ventriculares.