Previsão de Surtos de Dengue em Nível de Unidade de Desenvolvimento Humano (UDH) no Brasil: Uma Abordagem Integrada e Explicável - Barnabé, Silmara; Rosa, Maximus Borges da; Freitas, Carla Maria Dal Sasso; Cordeiro, Weverton; Recamonde-Mendoza, Mariana (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS), 2025)
Este trabalho visa prever surtos de dengue em nível de Unidade de Desenvolvimento Humano (UDH) no Brasil, integrando dados epidemiológicos, climáticos e de vulnerabilidade social. Foram combinados casos do SINAN, informações climáticas do BDMEP/INMET e indicadores do Atlas de Vulnerabilidade Social. O painel cobre 240 UDHs de Porto Alegre e Rio de Janeiro entre 2021 e 2025, totalizando mais de 4.000 registros mensais. A etapa atual envolveu o pré-processamento e a integração das bases, resultando em um dataset robusto que será utilizado para o desenvolvimento de modelos preditivos com aprendizado de máquina para modelar séries temporais e predizer surtos de dengue, com interpretabilidade por SHAP.