Inteligência artificial aplicada ao processamento de sinais cardíacos

Resumo

O objetivo deste trabalho foi apresentar um novo método não invasivo de estimação da pressão arterial, a partir de técnicas de ciência de dados e machine learning aplicadas a sinais de PPG, visando maior conforto aos pacientes e uma maneira simples de monitoramento contínuo do sinal vital. A partir dos resultados obtidos, conclui-se que o trabalho atingiu o objetivo desejado, visto que os valores de erro absoluto médio de 3.53 ± 4.33 para a pressão sistólica e 2.15 ± 2.34 para a pressão diastólica, estão dentro do limite determinado pela AAMI, sendo assim considerada uma pesquisa viável para a aplicação em instrumentos de aferição. Além disso, o resultado da pesquisa se mostrou pareado aos de estudos recentes já conceituados, havendo uma melhora nos resultados em relação aos dois trabalhos bases [2] e [3], ainda que sutil em relação ao primeiro. Portanto, demonstra que os objetivos acadêmicos, de estudo, pelo aluno, das técnicas de aprendizado de máquinas, codificação e análise de dados, também foram atingidos.