## Introdução

Doenças cardiovasculares são a principal causa de morte em todo mundo. No Brasil, cerca de 30% das mortes são causadas por doenças cardiovasculares. Um importante recurso para a identificação de doenças cardiovasculares é o eletrocardiograma (ECG). O ECG é um exame barato, não invasivo, capaz de detectar diversos diagnósticos eletrocardiográficos do paciente. Com a detecção nos estágios iniciais das doenças, os cardiologistas conseguem prescrever tratamentos que podem melhorar a qualidade de vida dos pacientes, podendo evitar piores quadros e até mesmo a morte. Porém, o diagnóstico desse exame é feito de maneira manual, o que demanda tempo, por um médico especialista em cardiologia. Um diagnóstico automatizado é capaz de auxiliar os cardiologistas, uma vez que milhares de ECGs são feitos diariamente. O DCC Week Challenge 2023 tem como objetivo explorar técnicas de diagnóstico automatizado com o uso de bases de dados reais em parceria com o [Centro de Telessaúde de Minas Gerais (CTMG)](https://telessaude.hc.ufmg.br) e o [Centro de Inovação em Inteligência Artificial para a Saúde (CI-IA)](https://ciia-saude.dcc.ufmg.br/).

## Objetivo

O objetivo deste desafio é identificar 6 possíveis diagnósticos eletrocardiográficos utilizando o ECG de 12 derivações. O desafio é a implementação de modelos open-source que utilizem como entrada apenas o sinal eletrocardiográfico e que sejam capazes de identificar as anomalias em cada um dos exames. Para cada exame, os participantes deverão prever o rótulo correto dentre 7 classes, indicando a ausência de anomalias (rótulo 0), ou um dos 6 diagnósticos possíveis (rótulos 1 a 6). Note que esta é uma tarefa de classificação multi-classe, ou seja, somente um rótulo deve ser atribuído a cada exame.

## Referência

Como sugestão, indicamos a leitura do seguinte artigo que apresenta uma solução para o problema em um dataset relacionado: [Automatic diagnosis of the 12-lead ECG using a deep neural network](https://www.nature.com/articles/s41467-020-15432-4). Ressaltamos que o objetivo do desafio não é apenas superar a acurácia alcançada no artigo, mas verificar a viabilidade e desempenho de outras alternativas. Além disso, **submissões que apresentarem alto nível de similaridade com a técnica proposta serão desclassificadas**.

## Participação

Serão permitidas submissões feitas individualmente ou no máximo por duplas.