Previsão de Mortalidade por COVID-19 sob Efeito de Concept Drift: Uma Abordagem Contínua com Janelas Deslizantes e XGBoost - Lopes, Mateus Souza; de Lima Júnior, Manoel Limeira; Braga, Rafael Alves (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci); 2026: Anais do XX Brazilian e-Science WorkshopDO - 10.5753/bresci.2026.249532, 2026)
A previsão de mortalidade por COVID-19 utilizando Aprendizado de Máquina enfrenta o desafio do desbalanceamento de classes e do concept drift gerado pelas intervenções de saúde, especialmente a vacinação. Este artigo analisou 644.628 notificações clínicas (2020-2025) do estado do Acre. Para mitigar o viés cronológico, utilizou uma estratégia de validação temporal com janelas deslizantes. O modelo XGBoost, aliado ao ajuste dinâmico de pesos entre classes, alcançou um recall de 0,7622 na identificação da classe minoritária (óbito) e AUC-ROC de 0,9043. A análise temporal de interpretabilidade evidenciou a evolução do comportamento epidemiológico ao longo da pandemia, demonstrando que o modelo capturou a transição dos principais fatores preditivos de mortalidade associada ao avanço da vacinação, passando da variável idade, predominante no período pré-vacinação, para atributos relacionados a distúrbios olfativos e ao número de infecções no período pós-vacinação.