Banca de DEFESA: WALTER SOARES BARBOSA ROCHA FILHO

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : WALTER SOARES BARBOSA ROCHA FILHO
DATA : 10/09/2026
HORA: 09:00
LOCAL: Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde (LAIS)
TÍTULO:

AMALIA: PLATAFORMA BASEADA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA MEDIÇÃO, ANÁLISE E LAUDAGEM AUTOMATIZADA DE ELETROCARDIOGRAMAS NO APOIO AO DIAGNÓSTICO MÉDICO

PALAVRAS-CHAVES:

Eletrocardiograma; inteligência artificial; aprendizado de máquina; processamento de linguagem natural; telediagnóstico; saúde pública; diagnóstico assistido por computador; Plataforma Nacional de Telediagnóstico (PNTD).

PÁGINAS: 100
RESUMO:

As doenças cardiovasculares constituem a principal causa de morte no mundo e representam um desafio particular para o Brasil, onde a desigualdade no acesso ao diagnóstico cardiológico é agravada pela escassez de especialistas nas regiões periféricas e rurais e pela sobrecarga do Sistema Único de Saúde. Nesse contexto, o eletrocardiograma é o exame de referência para triagem e acompanhamento de condições cardíacas, mas sua interpretação é uma tarefa cognitivamente complexa, sujeita, inclusive, a variabilidade interobservador. Esta tese propõe a AMALIA: Assistente de Medição, Análise e Laudagem baseada em Inteligência Artificial, uma plataforma modular para apoio à análise de eletrocardiogramas desenvolvida sobre os dados da Plataforma Nacional de Telediagnóstico do Ministério da Saúde. A plataforma é composta por três módulos integrados: o CardIA, responsável pelo processamento do sinal de ECG em formato JSON, pela extração automática dos parâmetros morfológicos por derivação e pela geração de laudo preliminar com gradação de confiança; o AnalytIA, que opera sobre a base estruturada de exames aplicando aprendizado de máquina para análise epidemiológica, agrupamento de perfis clínicos, descoberta de regras de associação e predição de risco individualizado; e o AuditIA, que fecha o ciclo comparando os laudos gerados automaticamente com os laudos médicos de referência por meio de processamento de linguagem natural, calculando métricas de concordância e orientando ciclos de calibração contínua do algoritmo. A plataforma foi concebida para operar com modelos de inteligência artificial de baixo custo, preferencialmente executáveis localmente, eliminando a dependência de serviços proprietários estrangeiros e favorecendo a conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade técnica da solução e sua capacidade de apoiar o cardiologista na elaboração de laudos mais céleres e padronizados, com potencial para reduzir filas diagnósticas e ampliar a equidade no acesso ao cuidado cardiológico no âmbito do SUS.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ANTONIO HIGOR FREIRE DE MORAIS - IFRN
Externo à Instituição - FELIPE RICARDO DOS SANTOS FERNANDES - ESEnfC
Externo à Instituição - HÊIDER AURÉLIO PINTO - UFBA
Externa à Instituição - JANAÍNA LUANA RODRIGUES DA SILVA VALENTIM - IFRN
Externo à Instituição - JORGE HENRIQUES - UC
Externa ao Programa - 2562782 - KARILANY DANTAS COUTINHO - UFRNInterno - 1153006 - LUIZ AFFONSO HENDERSON GUEDES DE OLIVEIRA
Presidente - 2488270 - RICARDO ALEXSANDRO DE MEDEIROS VALENTIM