Predicción de casos de arbovirus en Recife utilizando computación de yacimientos

Autores/as

  • Ana Clara Gomes da Silva Universidade de Pernambuco
  • Cláudia Priscila Nunes Silva Universidade de Pernambuco
  • Clarisse Lins de Lima Universidade Federal de Pernambuco
  • Danilo Wanderley Lapa Universidade Federal de Pernambuco
  • Felipe Estevão da Silva Universidade Federal de Pernambuco
  • Mariana Marinho da Silva Andrade Universidade Federal de Pernambuco
  • Arianne Sarmento Torcate Universidade de Pernambuco
  • Cecília Cordeiro da Silva Universidade Federal de Pernambuco
  • Giselle Machado Magalhães Moreno Universidade Federal de Pernambuco
  • Wellington Pinheiro dos Santos Universidade Federal de Pernambuco

DOI:

https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1298

Palabras clave:

Computación de yacimientos, Modelo de predicción, Predição de arbovirosis

Resumen

Objetivo: Debido a la complejidad del diagnóstico de los arbovirus, la predicción mediante aprendizaje automático pretende anticipar los brotes, acelerar el tratamiento y reducir la propagación. Método: Este estudio propone aplicar técnicas de computación de reservorios, incorporando factores climáticos, para predecir brotes y aumentos en la incidencia de estas enfermedades. Resultados: Los modelos creados tuvieron valores superiores a 0,80 para exactitud, precision y recall en la predicción de casos en Recife, Pernambuco. Conclusión: Estos modelos son cruciales para la toma de decisiones, permitiendo intervenciones preventivas y de control más eficaces contra los arbovirus en la salud pública.

Biografía del autor/a

Ana Clara Gomes da Silva, Universidade de Pernambuco

Mestra em Engenharia Biomédica, Universidade de Pernambuco, Recife (PE), Brasil.

Cláudia Priscila Nunes Silva, Universidade de Pernambuco

Mestra em Matemática, Universidade de Pernambuco, Recife (PE), Brasil

Clarisse Lins de Lima, Universidade Federal de Pernambuco

Doutora em Engenharia da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife (PE), Brasil

Danilo Wanderley Lapa, Universidade Federal de Pernambuco

Graduando em Sistemas de Informação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife (PE), Brasil

Felipe Estevão da Silva, Universidade Federal de Pernambuco

Graduando em Engenharia Eletrônica, Universidade Federal de Pernambuco, Recife (PE), Brasil

Mariana Marinho da Silva Andrade, Universidade Federal de Pernambuco

Graduando em Sistemas de Informação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife (PE), Brasil

Arianne Sarmento Torcate, Universidade de Pernambuco

Mestra em Engenharia da Computação, Universidade de Pernambuco, Recife (PE), Brasil

Cecília Cordeiro da Silva, Universidade Federal de Pernambuco

Doutora em Engenharia da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife (PE), Brasil

Giselle Machado Magalhães Moreno, Universidade Federal de Pernambuco

Doutora em Neurociências, Universidade Federal de Pernambuco, Recife (PE), Brasil

Wellington Pinheiro dos Santos, Universidade Federal de Pernambuco

Doutor em Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Pernambuco, Recife (PE), Brasil

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Publicado

2024-11-19

Cómo citar

da Silva, A. C. G., Silva, C. P. N., de Lima, C. L., Lapa, D. W., da Silva, F. E., Andrade, M. M. da S., … dos Santos, W. P. (2024). Predicción de casos de arbovirus en Recife utilizando computación de yacimientos. Journal of Health Informatics, 16(Especial). https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1298

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