Classificação Automática de Ritmos Cardíacos com Vision Transformers e Integração de Derivações - Pereira, Douglas Blanc; Ramos, Taiane Coelho (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
A interpretação precisa do eletrocardiograma (ECG) é vital para o diagnóstico de doenças cardiovasculares, mas sua análise manual é complexa e sujeita a erros. Propomos um modelo de IA baseado em Vision Transformers para análise automática do sinal cardíaco. Integrando dados de duas derivações, o sistema classifica cinco ritmos (um normal e quatro arritmias). O modelo atingiu 96,17% de acurácia por paciente, demonstrando seu potencial como suporte à decisão clínica na triagem de alterações cardíacas.