Aplicação de Inteligência Artificial para Extração de Características e Predição a Partir de Dados Hospitalares no Diagnóstico de Sequelas Pós-Aguda da Covid-19 - Farrapo, Ruann C. C.; Souza, Sara D. de; Amora, Márcio A. B.; P. Júnior, Iális C. de (Anais do Encontro Unificado de Computação do Piauí (ENUCOMPI), 2023)
As Sequelas Pós-Aguda da COVID-19 (SPAC) caracterizam uma crise global. Assim, torna-se importante a aplicação de uma análise extrativa e preditiva das SPAC. Considerando o que foi exposto acima, este trabalho foi desenvolvido a partir da aplicação de técnicas de Inteligência Artificial (IA). As previsões foram construídas utilizando Árvore de Decisão (AD), Floresta Aleatória (FA) e Rede Neural Artificial (RNA). O banco de dados é composto por dados reais de pacientes registrados a partir de exames laboratoriais e questionários. Os dados foram divididos em treino, validação e teste. Foram obtidos resultados com a utilização dos modelos AD, FA e RNA. Sendo alguns desses resultados: 93% de Acurácia, 88% de Precisão e 91% de F1.