Aprendizado de Máquina para Predição de Sequelas de Pacientes Com Diagnóstico de COVID-19 - Barañano, Christian Giménez; Werhli, Adriano Velasque (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS); 2025: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul, 2025)
Este estudo analisou dados de pacientes com COVID-19 atendidos no Hospital Universitário da FURG, considerando informações da internação inicial e do retorno pós-recuperação, quando apresentaram sequelas. Após tratamento e filtragem dos dados, aplicaram-se técnicas de aprendizado de máquina para identificar o algoritmo mais eficaz na predição de sequelas, mesmo com base de dados reduzida. O método supervisionado com validação cruzada indicou o Naive Bayes como o mais adequado. Os resultados visam apoiar o entendimento das consequências prolongadas da COVID-19 e o planejamento de cuidados futuros.