Diagnóstico Automático de Cardiopatia Reumática em Exames Ecocardiográficos - Martins, João Francisco B. S; Nascimento, Erickson R.; Pappa, Gisele L. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2022: Anais Estendidos do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas_estendido.2022.222716, 2022)
A cardiopatia reumática (CR) afeta aproximadamente 39 milhões de pessoas no mundo e é a doença cardíaca adquirida mais comum entre crianças e adolescentes. Ecocardiogramas são o padrão-ouro para o diagnóstico de CR, mas uma escassez de profissionais qualificados impede a implementação em larga escala de programas de prevenção e identificação precoce da doença. Nessa direção, esse trabalho propõe um arcabouço baseado em aprendizado de máquina para lidar com os desafios de identificação automática de CR em exames ecocardiográficos, obtendo uma acurácia de 71,18%. O método também gera informação sobre o processo de diagnóstico através de visualizações temporais (estruturas relevantes em um vídeo) e espaciais (estruturas relevantes em um quadro), facilitando a tomada de decisão de diagnóstico clínico.