Detecção de Problemas Respiratórios através de Áudios Pulmonares utilizando Aprendizado de M´aquina - Ranna R. F. da Costa; Jo˜ao C. Xavier Júnior; Arthur C. Gorgˆonio; Cephas A. da S. Barreto; Douglas F. A. Lima; Anne Magaly de P. Canuto (Anais do Encontro de Computação do Oeste Potiguar ECOP/UFERSA (ISSN 2526-7574), 2020)
Problemas respirat´orios e pulmonares atingem uma quantidade elevada de pessoas ano ap´os ano, inclusive levando `a morte. Em virtude disso, muitas iniciativas buscam entender e facilitar o diagn´ostico desses tipos de doenc¸as para que seja poss´ıvel a busca precoce por tratamento ou mesmo o diagn´ostico adequado. Olhando para este contexto, pesquisas recentes utilizam t´ecnicas computacionais sobre ´audios respirat´orios para a classificação de poss´ıveis problemas na respirac¸ ˜ao. Este trabalho tem o mesmo objetivo e apresenta a an´alise de alguns classificadores sobre um dataset gerado a partir de audios em seu formato original. Os resultados obtidos apontam que modelos baseados em ´arvores, como Random Forest e Decision Tree, tiveram um desempenho melhor que outros modelos. No entanto, ainda h´a espac¸o para melhorias em termos de modelos melhores e de melhor qualidade.