Aplicação de Machine Learning no Diagnóstico da Peste des Petits Ruminants: Uma Abordagem Comparativa entre Classificação e Clusterização - Araújo, Rafael L.; Silva, Vitor R. F. Da; Santos, Francisco E.; Luz, Anthony I. M.; V. e Silva, Romuere R. (Anais do Encontro Unificado de Computação do Piauí (ENUCOMPI); 2025: Anais do XVII Encontro Unificado de Computação do PiauíDO - 10.5753/enucompi.2025.9782, 2025)
A Peste dos Pequenos Ruminantes (PPR) é uma doença infecciosa que afeta caprinos e ovinos, causando impactos econômicos e sanitários significativos. Métodos tradicionais de diagnóstico, como o RT-qPCR, embora precisos, demandam tempo e infraestrutura. Este estudo avalia o uso de técnicas de Machine Learning para auxiliar no diagnóstico da PPR a partir de dados clínicos. Foram aplicados modelos de classificação e clusterização para identificar padrões associados à presença da doença. O Gradient Boosting obteve os melhores resultados preditivos, enquanto a análise por clusterização indicou estruturas relevantes nos dados. Os achados apontam para o potencial dessas abordagens no apoio à detecção e monitoramento da PPR.