Análise de predições de atendimentos na saúde em Florianópolis
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1338Palavras-chave:
séries temporais, predição, atenção primária à saúde, Atendimento médicoResumo
Objetivo: Comparar modelos de séries temporais na predição de atendimentos individuais mensais em Florianópolis em 2024. Métodos: Usando dados públicos de atendimentos de 2019 a 2023 do Ministério da Saúde do Brasil, aplicados nos modelos ARIMA, SARIMA, Stacking e Holt-Winters. A comparação foi baseada em métricas de erro. Resultados: SARIMA apresentou maior precisão, enquanto ARIMA gerou predição constante para todos os meses, embora suas métricas de erro serem semelhantes às de SARIMA. Conclusões: A aplicação de modelos de séries temporais é útil para o planejamento em saúde pública, embora as diferenças entre modelos indiquem limitações. Essas técnicas podem otimizar recursos e melhorar a qualidade do atendimento, mas estudos adicionais são necessários para aprofundar as análises e aprimorar as predições.
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