Abordagem iCAD: Explorando Inferência Neuro-Fuzzy na Predição da Doença da Artéria Coronária no Cenário da IoT - Lambrecht, Rodrigo; Albandes, Rogério; Dilli, Renato; Oliveira, Lizandro de Souza; Reiser, Renata; Yamin, Adenauer (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2024)
As doenças cardiovasculares, especialmente a doença da artéria coronária (CAD), representam um grande desafio para a saúde global. As propostas que vem ganhando reconhecimento na literatura na predição da CAD, são os sistemas de inferência Neuro-Fuzzy. Considerando este cenário, este artigo discute a concepção de uma abordagem, denominada iCAD, que explora uma arquitetura distribuída na IoT e faz uso de ANFIS para auxiliar na predição da CAD. A abordagem concebida foi avaliada a partir das suas funcionalidades e alertas gerados, além das métricas relacionadas à predição. Neste sentido, a abordagem iCAD obteve 92,28% de Acurácia, 92,39% de Precisão, 93,75% de Especificidade, 92,28% de Sensibilidade e 92,29% de F1-Score.