Aprendizado de Máquina para Predição de Diagnósticos de Doenças Cardiovasculares - Silva Filho, Francisco Romes da; Coutinho, Emanuel F. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2022: Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2022.222686, 2022)
Doenças Cardiovasculares (DCV) são adversidades que afetam o coração e vasos sanguíneos, sendo estimado em 2019 a causa de óbito de 17,9 milhões de pessoas. Devido a dados disponíveis em diversas formas, a análise de dados em informática médica ganhou importância, gerando interesse na geração de modelos analíticos orientados em Aprendizado de Máquina (ML). A predição de DCV é um desafio complexo na área de análise de dados clínicos, e a classificação com ML desempenharia um papel significativo na previsão de doenças cardíacas e investigação, para diminuir os impactos no coração e evitar uma morte prematura. O objetivo desse trabalho é treinar e avaliar modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para predição de diagnósticos de doenças cardiovasculares.