Predição de casos de arboviroses no Recife utilizando computação de reservatório

Autores

  • 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

Palavras-chave:

Computação de reservatório, Modelo de predição, Predição de arboviroses

Resumo

Objetivo: Devido à complexidade do diagnóstico das arboviroses, a predição com aprendizado de máquina objetiva antecipar surtos, trazer rapidez para o tratamento e diminuir a propagação. Método: Este estudo propõe aplicar técnicas de computação de reservatório, incorporando fatores climáticos, para prever surtos e aumentos na incidência dessas doenças. Resultados: Os modelos criados tiveram valores maiores de 0,80 de acurácia, precision e recall na previsão de casos no Recife, Pernambuco. Conclusão: Esses modelos são cruciais para tomada de decisão, permitindo intervenções preventivas e de controle mais eficazes contra arboviroses na saúde pública.

Biografia do Autor

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

Referências

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Publicado

19-11-2024

Como 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). Predição de casos de arboviroses no Recife utilizando computação de reservatório. Journal of Health Informatics, 16(Especial). https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1298

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