As doenças cardíacas são um dos maiores problemas de saúde humana. Hoje em dia, uma em cada três mortes têm como causa doenças cardíacas. Na Ásia, todos os anos, são centenas de milhares de pessoas que morrem por causa deste tipo de doenças. O objectivo é conseguir extrair alguns indicadores do estado de saúde a partir de dados recolhidos de pacientes, através de data mining, e analisando as diferentes características de cada doença cardíaca, e determinar se é possível prever e prevenir a ocorrência de doenças cardíacas.
Nesta dissertação pretende-se implementar uma aplicação que seja capaz de receber e enviar os dados de doente de modo seguro a Cloud, pretendendo-se também dentro de uma aplicação, desenvolver, recorrendo a machine learning, um método de detectar os vários parâmetros, como por exemplo, o numero de batimentos cardíacos, filtrando os dados desnecessários (ruido). Os dados serão guardados numa base de dados (Cloud) e onde pretende-se implementar o método Tensorflow que seja capaz de analisar e prever a evolução do estado de saúde de determinado doente a partir dos dados históricos registados nabase de dados. Idealmente, caso um doente esteja a piorar, o método de Tensorflow deverá ser capaz de descobrir e alertar os médicos responsáveis pelo paciente.
Para que a TensorFlow seja capaz de determinar o estado de saúde de um paciente, é necessária uma fase de aprendizagem. Para além disso, para enviar e receber os dados de forma segura, é necessário criar uma chave pública e privada entre o emissor e recetor.