Detecção de Anomalias em Frequências Cardíacas Utilizando Autocodificadores para Identificação Precoce de COVID-19

• Thayná Rosa Silvestre UFAM
• Eulanda Miranda dos Santos UFAM
• Rafael Albuquerque Pinto UFAM
• Lucas Gabriel Coimbra Evangelista UFAM

DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222546

Resumo

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.

Referências

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