Um Método Ensemble para Classificação de Arritmias: Uma Avaliação Com Mais de 10 Mil Registros de Sinais de ECG - Oliveira, Rafael F.; Ferreira, Anderson A.; Moreira, Gladston J. P.; Luz, Eduardo J. S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2022)
O diagnóstico precoce de arritmias é de fundamental importância, sendo uma das doenças cardíacas que causa maior número de mortes no planeta, segundo a OMS. Por isso, a automação do processo de identificação de arritmia é desejável. Nesse contexto, um modelo de classificação automática de arritmias em ECGs é proposto baseado em esquema de votação (voting ensemble) e Discrete Wavelet Transform (DWT). Avaliado em um conjunto de dados com mais de 10 mil pacientes e sob o paradigma inter-patient, o modelo proposto alcançou F1-score médio de 0,93, um aumento em eficiência de 2,15% em relação ao Random Forest e 1,07% em relação ao GradientBoost e ao XGradient Boost. Com isso, o modelo proposto apresenta grande potencial para uso real devido sua robustez e poder de generalização.