Um sistema baseado em aprendizado de máquina para assistência médica no diagnóstico de doenças cardiovasculares
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
Neste trabalho é investigado o diagnóstico precoce de doenças cardiovasculares (DCV) através da Aprendizagem de Máquina (AM), utilizando a base de dados da University of California, Irvine (UCI). Essa base foi validada durante este trabalho com análises que demonstraram consistência com as evidências encontradas na literatura médica. Dentre os modelos de AM utilizados, o StackingCVClassifier, integrando XGBoost, K-Nearest Neighbors (KNN) e Support Vector Machine (SVM), destacou-se com a maior acurácia, alcançando 92,64%. Além disso, para priorizar a acessibilidade em locais onde a infraestrutura é limitada, foi desenvolvida uma escala quantitativa para avaliar a dificuldade de coleta de atributos, adaptando o treinamento de modelos utilizando a base de dados com e sem atributos de difícil coleta. Por fim, para facilitar a implementação clínica, uma Application Programming Interface (API) e interface de usuário foram desenvolvidas. Dessa forma, este artigo avança na aplicação da AM para o diagnóstico de DCV, provando que a integração de tecnologia, dados validados e acessibilidade pode auxiliar na detecção precoce de condições de saúde complexas
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Keywords
Análise e Desenvolvimento de Sistemas - estudo e ensino, Aprendizado de máquina, Doenças cardiovasculares, Modelos preditivos