Projetos de Pesquisa

 

Foto de perfil

Wagner Meira Junior

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
  • utilizando aprendizado de máquina para interpretar eletrocardiogramas
  • A melhoria das condições de vida e o progresso tecnológico da área da saúde levou ao aumento da expectativa de vida e envelhecimento da população, com modificação do perfil das doenças mais prevalentes: as doenças crônicas não transmissíveis passaram a predominar como causa de morbidade e mortalidade, com diminuição da importância das doenças agudas infecciosas e relacionadas ao ciclo materno-infantil. Todo este processo tem levado ao aumento da complexidade e do custo da assistência em saúde, com problemas relacionados ao acesso aos exames complementares e insuficiência da mão-de-obra especializada, além do aumento do custo dos sistemas de saúde. Esta situação se agrava no Brasil pelas dimensões continentais do país e pelas desigualdades marcadas entre as regiões e entre grupos populacionais. São necessárias soluções que facilitem o acesso dos pacientes aos métodos diagnósticos essenciais e dos profissionais de saúde à informação necessária ao cuidado, reduzindo o custo e melhorando a qualidade da assistência. A telessaúde tem sido uma ferramenta útil para este fim e o grupo proponente tem ampla experiência com a pesquisa, desenvolvimento e prestação de serviços em telessaúde. O Centro de Telessaúde (CTS) do HC-UFMG é o centro coordenador Rede de Telessaúde de Minas Gerais (RTMG), que inclui mais de 1000 pontos remotos espalhados pelo estado de Minas Gerais, além de cidades da Bahia, Ceará, Mato Grosso, Tocantins, Roraima e Acre. Esta rede já realizou mais que 4,5 milhões de eletrocardiogramas, 130 mil teleconsultorias e seus vídeos educacionais já receberam quase 2 milhões de visualizações. O programa, premiado nacional e internacionalmente, é um exemplo notório de projeto de pesquisa que se transformou em programa de estado, com enorme impacto médico e social. O sucesso e a expansão da telessaúde em Minas Gerais e, mais recentemente em outros estados, permitiu a construção de grandes bases de dados contendo exames, diagnósticos realizados por médicos especialistas e dados cadastrais sobre os pacientes como, por exemplo, idade, sexo e comorbidades. Os estudos propostos propõem utilizar as bases de dados já organizadas e os sistemas ligados para desenvolver algoritmos de inteligência artificial para a análise automática do eletrocardiograma. Resultados preliminares do nosso grupo mostram que a grande quantidade de dados permitem treinar redes neurais artificiais que conseguem detectar anormalidades no eletrocardiograma com alta precisão e sensibilidade. E esses resultados podem ser usado para construção de novas ferramentas com grande potencial de impacto na prática clínica. Além disso, as soluções de inteligência artificial desenvolvidas podem ser reincorporadas ao sistema da telessaúde e trazer benefícios para a sociedade em curto ou médio prazo. Nesse contexto, o objetivo do projeto é desenvolver, validar e implementar sistema computadorizado de interpretação de traçado eletrocardiográfico, por meio de algoritmos de machine learning.
  • Universidade Federal de Minas Gerais - MG - Brasil
  • 02/09/2020-30/09/2022