Sobre o Projeto

As doenças cardiovasculares, como infarto do miocárdio, insuficiência cardíaca e arritmias, representam a principal causa de mortalidade no Brasil, exigindo estratégias robustas para diagnósticos precoces e intervenções eficazes. A detecção precoce de patologias cardíacas é fundamental para melhorar os desfechos clínicos e reduzir a mortalidade, sobretudo na Atenção Primária à Saúde (APS). Entretanto, a dependência da disponibilidade de especialistas para a interpretação de eletrocardiogramas (ECGs) na APS representa uma barreira significativa, comprometendo a eficiência diagnóstica e o manejo clínico.Uma interpretação precisa do ECG é crucial, especialmente para o diagnóstico de doenças silenciosas que não apresentam sintomas evidentes até que ocorra um evento agudo. A identificação de anomalias sutis nos traçados eletrocardiográficos permite intervenções antecipadas, prevenindo complicações graves e melhorando a qualidade de vida dos pacientes. Contudo, a falta de especialistas em cardiologia na APS dificulta a detecção dessas alterações, muitas vezes passando despercebidas.O projeto tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema baseado em IA explicável para apoio à decisão clínica na análise de ECGs na APS. A explicabilidade das IAs desenvolvidas é essencial para garantir que os profissionais de saúde possam compreender as razões por trás das sugestões do sistema, aumentando a confiança e a aceitação da tecnologia na prática clínica, tanto por profissionais como por pacientes.A capacidade de explicar as recomendações do sistema é um fator determinante para a adoção em larga escala e integração harmoniosa com os processos existentes na APS. Utilizando técnicas avançadas de aprendizado profundo, o sistema será capaz de analisar e interpretar sinais de ECG em tempo real, de maneira explicável, auxiliando médicos e enfermeiros na detecção precoce de anomalias cardíacas. O projeto também avaliará o impacto do uso de sistemas de auxílio ao diagnóstico de ECG no tempo que o especialista leva para laudar um exame, utilizando indicadores como tempo médio de laudo e taxa de erros de diagnósticos, visando otimizar o processo e garantir intervenções mais ágeis e assertivas. A ferramenta será adequada para ser integrada aos fluxos de trabalho da APS, facilitando a triagem e permitindo intervenções mais rápidas e eficazes, promovendo uma melhoria na qualidade da atenção à saúde no SUS.Adicionalmente, o projeto visa fornecer um modelo escalável, que possa ser replicado em diferentes unidades de APS pelo Brasil, especialmente em regiões carentes, onde a presença de cardiologistas é limitada. Dessa forma, busca-se também contribuir para a padronização dos diagnósticos e a redução de disparidades regionais na oferta de serviços especializados