Suporte à decisÃo para vigilÃncia epidemiolÃgica baseado em modelo preditivo de surtos de dengue utilizando redes neurais artificiais

AUTOR(ES)

Giovanni Gondim de Castro

DATA DE PUBLICAÇÃO

2005

RESUMO

A GestÃo da VigilÃncia EpidemiolÃgica, para Dengue, pode ser realizada, atravÃs da inclusÃo de modelos preditivos que auxiliem ao gestor da Ãrea de saÃde, na tomada de decisÃes pode ter o apoio tÃcnico necessÃrio para designar seus limitados recursos humanos e financeiros, ao tratamento dos pacientes e ao combate ao vetor urbano brasileiro (Aedes aegypti) dessas doenÃas. Existem modelos relatados que alcanÃaram algum sucesso na prediÃÃo, em Ãreas como a financeira e a epidemiolÃgica. Nesta dissertaÃÃo, utilizou-se Descoberta de Conhecimentos em Bases de Dados com MineraÃÃo de Dados com MineraÃÃo de Dados, para realizar um estudo de caso, na construÃÃo de um modelo de prediÃÃo, baseado em sÃries temporais, para a cidade de GoiÃnia-Go, e para comparar os resultados obtidos nesse modelo, com os do Diagrama de Controle, que à a tÃcnica atual utilizada no Brasil. Foram utilizados os dados do Sistema de InformaÃÃes de Agravos de NotificaÃÃo (casos confirmados) e a mÃdia dos parÃmetros climÃticos (definida a priori de duas semanas), coletados pelo 10 Distrito de Meteorologia daquela cidade, no perÃodo de 01/01/2001 a 30/04/2004, por semana epidemiolÃgica. O uso das sÃries temporais se deve à possibilidade de previsÃes de novos estados, a partir da anÃlise dos valores passados. Consistem em medidas ou observaÃÃes, obtidas a partir de um fenÃmeno, e que sÃo realizadas sequencialmente, sob um intervalo de tempo. As sÃries produzidas foram representadas na forma de redes neurais artificiais, tipo MLP - Multilayer Perceptron, com algoritmo de aprendizado de retroprogagaÃÃo (backpropagation) e, nele, aplicada a tÃcnica de janelamento. O modelo obtido possibilita a detecÃÃo prÃvia do inÃcio do surto, com margem de confianÃa satisfatÃria. Evidenciou-se a sazonalidade da sÃrie histÃrica de Dengue para o perÃodo, com valores, tambÃm, satisfatÃrios, que possibilitam e credenciam a aplicabilidade do modelo, na prediÃÃo de surtos de Dengue, para a cidade de GoiÃnia-Go.

ASSUNTO(S)

forecasting series sistemas de informacao windowing artificial neural network redes neurais artificiais prediction datamining dengue dengue janelamento prediÃÃo sÃries temporais mineraÃÃo de dados

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