Predição da taxa de ocupação das UTIs nas regiões brasileiras considerando a vacinação

Abstract

Objetivos: Propor um modelo de Machine Learning para predição das taxas de ocupação de leitos de UTI no Brasil e em suas regiões em decorrência da COVID-19 utilizando Support Vector Regression. Métodos: Inicialmente, foi realizada a predição da taxa de vacinação para utilizá-la como parâmetro para a predição da taxa de ocupação dos leitos de UTI no Brasil e em suas regiões, para 7, 14, 21 e 28 dias. A técnica Grid Search foi utilizada para definição dos hiperparâmetros do modelo. Resultados: O modelo usando o kernel rbf obteve os melhores resultados preditivos, portanto foi o utilizado. O erro obtido, no geral, foi satisfatório, onde as predições apontaram para um declínio na ocupação dos leitos de UTI. Conclusão: Os resultados desta pesquisa apontam que deve haver uma significativa redução da ocupação dos leitos de UTI conforme mais pessoas forem completamente imunizadas, tanto no Brasil como um todo quanto em suas regiões.