Caracterização de Doenças Cardíacas Por Integração de Sinais Fisiológicos E Dados Clínicos

Este trabalho investiga a detecção precoce de doenças cardiovasculares por meio da integração de sinais de eletrocardiograma (ECG) e dados clínicos. Utilizando fundamentos da Teoria do Caos e sistemas dinâmicos, a análise da variabilidade da frequência cardíaca permitiu distinguir padrões patológicos, como a Fibrilação Atrial e a Insuficiência Cardíaca, por meio de ferramentas de visualização como o Gráfico de Poincaré e a Reconstrução do Espaço de Fase. Em paralelo, a exploração de dados estruturados identificou indicadores de risco fundamentais, com destaque para a variável Oldpeak na identificação de infartos. A aplicação de categorias paralelas demonstrou como múltiplos fatores convergem para o desfecho clínico. Conclui-se que a união entre o processamento de sinais e a ciência de dados proporciona um suporte robusto para diagnósticos precisos e para a evolução da predição na cardiologia contemporânea.