Como estão os datasets públicos para reconhecimento automatizado de afeto e emoção a partir de sinais cardiovasculares com inteligência artificial?
Resposta curta: A revisão sistemática selecionou dezoito registros de datasets com sinais cardiovasculares para reconhecimento automatizado de afeto e emoção, analisando dados de 812 participantes. A eletrocardiografia foi o sinal mais explorado e a qualidade dos artigos foi principalmente baixa, com muitas informações não relatadas pelos pesquisadores.
Resposta
A revisão sistemática avaliou o estado atual e a qualidade dos datasets públicos utilizados para reconhecimento automatizado de afeto e emoção (AAER) com inteligência artificial, com ênfase em sinais cardiovasculares. A premissa é que a qualidade desses datasets é essencial para criar sistemas replicáveis e permitir o avanço de trabalhos futuros na área.
Foram investigadas nove fontes até 31 de agosto de 2020, com estratégia de busca desenvolvida, incluindo estudos que considerassem o uso de inteligência artificial em AAER baseado em sinais cardiovasculares. Dois revisores independentes realizaram a triagem dos registros identificados, a avaliação de texto completo, a extração de dados e a análise de credibilidade, com discrepâncias resolvidas por discussão. Os resultados foram sintetizados de forma descritiva e o protocolo foi registrado na plataforma Open Science Framework (OSF).
De 4649 registros, dezoito foram selecionados, focando em datasets contendo sinais cardiovasculares para AAER. Os artigos incluídos analisaram e compartilharam dados de 812 participantes com idades entre 17 e 47 anos. A eletrocardiografia foi o sinal mais explorado, presente em 83,33% dos datasets, e os autores utilizaram estimulação por vídeo com maior frequência, em 52,38% dos experimentos.
Apesar desses resultados, muitas informações não foram relatadas pelos pesquisadores, e a qualidade dos artigos analisados foi principalmente baixa. Os autores concluem que os pesquisadores da área deveriam concentrar-se mais na metodologia. Para o médico que acompanha a literatura sobre inteligência artificial em cardiologia, esses achados indicam que a base de evidências sobre datasets cardiovasculares para AAER ainda é limitada e heterogênea.
O que o estudo mostrou
Revisão sistemática com protocolo registrado na plataforma Open Science Framework (OSF), que investigou nove fontes até 31 de agosto de 2020. De 4649 registros, dezoito foram selecionados, focando em datasets com sinais cardiovasculares para reconhecimento automatizado de afeto e emoção. Os artigos incluídos analisaram e compartilharam dados de 812 participantes com idades entre 17 e 47 anos. A eletrocardiografia foi o sinal mais explorado (83,33% dos datasets) e a estimulação por vídeo foi a mais utilizada (52,38% dos experimentos). A qualidade dos artigos foi principalmente baixa.
Limitações
O resumo não informa detalhes sobre o desenho dos estudos incluídos nem sobre limitações específicas de cada dataset. A própria revisão aponta que muitas informações não foram relatadas pelos pesquisadores e que a qualidade dos artigos analisados foi principalmente baixa, o que restringe conclusões sobre a replicabilidade e a robustez dos sistemas avaliados.
Aplicação no consultório
Para a prática clínica, os achados reforçam cautela ao interpretar promessas de sistemas de inteligência artificial baseados em sinais cardiovasculares para reconhecimento de afeto e emoção, dada a qualidade metodológica baixa e a heterogeneidade dos datasets. Na gestão do consultório, isso orienta decisões sobre incorporação de tecnologias e sobre como comunicar limitações aos colegas, priorizando ferramentas com metodologia bem descrita e dados reprodutíveis.
Estudo citado
Datasets for Automated Affect and Emotion Recognition from Cardiovascular Signals Using Artificial Intelligence- A Systematic Review. Sensors (Basel, Switzerland), 2022.
Autores: Jemioło P, Storman D, Mamica M, Szymkowski M, Żabicka W, Wojtaszek-Główka M, Ligęza A.
DOI: 10.3390/s22072538 · PubMed: PMID 35408149
Perguntas para aprofundar
- Quais sinais cardiovasculares são mais usados em datasets para reconhecimento automatizado de afeto e emoção?
- Qual é a qualidade metodológica dos datasets públicos disponíveis para inteligência artificial em sinais cardiovasculares?
- Como a falta de relato de informações nos estudos afeta a replicabilidade de sistemas de inteligência artificial em cardiologia?
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