As doenças cardiovasculares continuam a ser um desafio global para a saúde, exigindo diagnósticos precisos e a antecipação de riscos. As tecnologias de Inteligência Artificial (IA), que englobam a Aprendizagem Automática e a Análise de Dados, oferecem um potencial substancial para melhorar a tomada de decisões clínicas no domínio da medicina, sendo a cardiologia um caso de utilização ideal. Esta tese de doutoramento centra-se na resposta à questão de investigação: “Como podemos utilizar eficazmente a IA para ajudar a interpretação e a análise de dados de cardiologia e melhorar os processos de tomada de decisão dos médicos?” A investigação enfatiza fortemente a construção e implementação de um Sistema de Apoio à Decisão alimentado por IA no Departamento de Cardiologia do Hospital de Santa Maria. O objetivo central desta investigação gira em torno da integração de fontes de dados díspares, incluindo registos clínicos, imagens e relatórios textuais, que é um passo crítico e fundamental, e o desenvolvimento de um Sistema de Apoio à Decisão alimentado por IA para cardiologia. A revisão da literatura demonstrou a escassez de estudos relevantes, indicando uma lacuna na investigação. Para colmatar esta lacuna, foram realizadas revisões da literatura específicas para cada estudo. Este sistema utiliza técnicas de análise de dados para explorar dados relacionados com doenças específicas e aplica algoritmos de IA tanto a dados estruturados como a imagens. Estes métodos permitem a previsão precoce da isquemia do miocárdio e a identificação automática de depósitos de cálcio na válvula aórtica em imagens de ressonância magnética e ecocardiografia. Criámos também um processo de extração, transformação e carregamento para criar uma base de dados que segue as diretrizes europeias, permitindo que vários hospitais da União Europeia tenham todos os dados armazenados num único local e num formato normalizado. Esta abordagem holística ajuda os profissionais de saúde a tomar decisões informadas e a prevenir proactivamente a isquemia do miocárdio.

Cardiovascular diseases remain a global health challenge, necessitating precise diagnostics and risk anticipation. Artificial Intelligence (AI) technologies, encompassing Machine Learning and Data Analytics, offer substantial potential for enhancing clinical decision-making in the medical domain, and cardiology stands as an ideal use case. This doctoral thesis centers on answering the research question: "How can we effectively utilize AI to aid the interpretation and analysis of cardiology data and enhance physicians' decision-making processes?". The research strongly emphasizes building and implementing an AI-powered Decision Support System within the Cardiology Department of Hospital de Santa Maria. The core objective of this research revolves around integrating disparate data sources, including clinical records, images, and textual reports, which is a critical and foundational step, and the development of a Decision Support System powered by AI for cardiology. The literature review has underscored the scarcity of relevant studies, indicating a research gap. To bridge this gap, focused literature reviews have been executed for each specific study. This system leverages data analytics techniques to explore data related to specific diseases and applies AI algorithms to both structured data and images. These methods enable the early prediction of Myocardial Ischemia and the autonomous identification of aortic valve calcium deposits in Magnetic Resonance and Echocardiography images. We’ve also created an Extract Transform and Load process to create a database that follows European Guidelines, allowing multiple hospitals from European Union to have all the data stored in one place in a standardized format. This holistic approach supports healthcare professionals in making informed decisions and proactively preventing myocardial ischemia.