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

Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2022)(2022)

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摘要
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.
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