Predição de casos de arboviroses no Recife utilizando computação de reservatório - da Silva, Ana Clara Gomes; Silva, Cláudia Priscila Nunes; de Lima, Clarisse Lins; Lapa, Danilo Wanderley; da Silva, Felipe Estevão; Andrade, Mariana Marinho da Silva; Torcate, Arianne Sarmento; da Silva, Cecília Cordeiro; Moreno, Giselle Machado Magalhães; dos Santos, Wellington Pinheiro (Journal of Health Informatics, 2024)
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.