This dissertation presents research on the construction of predictive models for health
conditions through the application of Artificial Intelligence methods. The work is thus
focused on the prediction, in the short and long term, of Atrial Fibrillation conditions
through the analysis of Electrocardiography exams, with the use of several techniques
to reduce noise and interference, as well as their representation through spectrograms
and their application in Artificial Intelligence models, specifically Deep Learning. The
training and testing processes of the models made use of a publicly available database.
In its two approaches, predictive algorithms were obtained with an accuracy of 96.73%
for a short horizon prediction and 96.52% for long Atrial Fibrillation prediction
horizon. The main objectives of this dissertation are thus the study of works already
carried out in the area during the last decade, to present a new methodology of
prediction of the presented condition, as well as to present and discuss its results,
including suggestions for improvement for future development.Esta dissertação descreve a construção de modelos preditivos de condições de saúde
através de aplicação de métodos de Inteligência Artificial. O trabalho é assim focado na
predição, a curto e longo prazo, de condições de Fibrilhação Auricular através da
análise de exames de Eletrocardiografia, com a utilização de diversas técnicas de
redução de ruído e de interferência, bem como a sua representação através de
espectrogramas e sua aplicação em modelos de Inteligência Artificial, concretamente de
Aprendizagem Profunda (Deep Learning na língua inglesa). Os processos de treino e
teste dos modelos obtidos recorreram a uma base de dados publicamente disponível.
Nas suas duas abordagens, foram obtidos algoritmos preditivos com uma precisão de
96.73% para uma predição de curto horizonte e 96.52% para longo horizonte de
predição de Fibrilhação Auricular. Os objetivos principais da presente dissertação são
assim o estudo de trabalhos já realizados na área durante a última década, apresentar
uma nova metodologia de predição da condição apresentada, bem como apresentar e
discutir os seus resultados, incluindo sugestões de melhoria para futuro
desenvolvimento
