Detecção de Anomalias em Frequências Cardíacas Utilizando Autocodificadores para Identificação Precoce de COVID-19 - Silvestre, Thayná Rosa; Santos, Eulanda Miranda dos; Pinto, Rafael Albuquerque; Evangelista, Lucas Gabriel Coimbra (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2022: Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2022.222546, 2022)
O vírus SARS-CoV-2 que causa a doença do coronavírus já está há mais de dois anos sendo transmitido pelo mundo, além de suas muitas mutações. Dentre as diversas maneiras de testar se uma pessoa está infectada, a detecção de anomalias em sinais vitais coletados por dispositivos vestíveis são investigados como uma alternativa para identificar COVID-19 em sua fase pré-sintomática. Alguns estudos demonstram diferentes técnicas empregadas para detectar tais anomalias, apesar de haver dados limitados sobre o problema. Neste trabalho, nós utilizamos Autocodificadores com camadas de convolução em dados de frequência cardíaca de pessoas infectadas pelo coronavírus a fim de identificar anomalias antes do início dos sintomas. Foi utilizada uma base de dados pública com dados de 25 pessoas infectadas com o vírus.