Application of the internet of things and machine learning in the identification of heart disease by heart sounds: A systematic mapping
DOI:
https://doi.org/10.5335/rbca.v14i1.12913Keywords:
Internet of Things, Machine Learning, Ubiquitous Computing, Wearable SensorsAbstract
This paper presents a systematic mapping of works related to the application of Internet of Things and Machine Learning for auscultation, with scope in the acquisition, processing, analysis of signal quality and support for the diagnosis of cardiovascular dysfunctions. This research covers searches from 2010 to July 2021 in the IEEE Xplore PubMed Central, ACM Digital Library, JMIR - Journal of Medical Internet Research, Springer Library and Sciencedirect databases. The initial search resulted in 4,372 papers and after applying the inclusion and exclusion criteria, 58 works were selected for full reading in order to answer the research questions. The main results are: of the 58 selected papers, 79.31% (46) cite methods of observing heartbeat with wearable sensors and digital stethoscopes and 58.62% (34) mention care using machine learning algorithms. The analysis of the works demonstrated the trend of using intelligent services in the diagnosis of cardiovascular disjunctions.
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