Resumo:
A imprecisão em realizar diagnósticos a partir do exame de auscultação cardíaca é
um grande problema na área médica. Por meio deste exame, pode-se considerar,
erroneamente, um paciente com doença das valvas cardíacas como saudável e, no
pior cenário, este não receber o tratamento adequado e vir a óbito. Entretanto,
durante o ciclo cardíaco é possível auscultar o sopro cardíaco, que pode indicar a
presença de mau funcionamento em uma ou mais valvas do coração. Assim, com o
intuito de auxiliar no diagnóstico, neste trabalho são abordados aspectos relevantes
para a construção de uma solução para auxiliar os profissionais da área da saúde no
diagnóstico de auscultação cardíaca. Para isso, foram realizadas pesquisas e testes
em dois campos de estudo: Processamento de Áudio, para obter meios de ler
arquivos de áudio e coletar características relevantes; e Aprendizado de Máquina,
com o intuito de analisar e encontrar padrões entre os dados para indicar se o
paciente possui sopro no coração ou não. Ao fim, o sistema desenvolvido extrai
dados da frequência, tonalidade, escala e magnitude do áudio aplicando estes dados no algoritmo Vetor de Suporte Linear para realizar a classificação deste entre com sopro no coração ou normal.
