Uma Plataforma de Monitoramento Inteligente de Arritmia Cardíaca em Fluxo de Tempo Real
cuidados da saúde; aprendizado de máquina; arritmia cardíaca; tempo real
Na última década tem-se visto um rápido crescimento na capacidade de sistemas de computação para coletar e transportar grandes quantidades de dados. Os cientistas e engenheiros que coletam esses dados muitas vezes se voltaram para o aprendizado de máquinas, a fim de encontrar soluções para o problema de transformar esses dados em informação. Por exemplo, em vários dispositivos médicos, como a disponibilidade de sistemas de monitorização da saúde, caixas de medicamentos com sensores incorporados neles que permitem coletar os dados brutos, armazenar e analisar, e através da análise pode-se obter insights e decisões sobre tais conjuntos de dados. Com o uso de aplicações de saúde baseados em aprendizado de máquina, existe uma oportunidade para melhorar a qualidade e a eficiência dos cuidados médicos e, consequentemente, melhorar o bem-estar dos pacientes. Desta forma, este trabalho tem como objetivo geral a construção de uma plataforma de monitoramento inteligente de arritmia cardíaca que possibilite monitorar, identificar e alertar profissionais da saúde, pacientes e/ou familiares em tempo real sobre a saúde do paciente hospitalizado. A arquitetura e implementação da plataforma foram baseados na API do Weka e, como parte deste trabalho, foi implementada uma prova de conceito do uso da plataforma envolvendo módulos e aplicações desenvolvidos em Java.