Utilização de técnicas de Machine Learning e de Deep Learning para a predição de casos de internações causadas por dengue em municípios da Paraíba - Batista, Ewerthon Dyego de Araújo; Araújo, Wellington Candeia de; Lira, Romeryto Vieira; Batista, Laryssa Izabel de Araújo (Anais da Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI); 2021: Anais da IX Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e PiauíDO - 10.5753/ercemapi.2021.17914, 2021)
Dengue é um problema de saúde pública no Brasil, os casos da doença voltaram a crescer na Paraíba. O boletim epidemiológico da Paraíba, divulgado em agosto de 2021, informa um aumento de 53% de casos em relação ao ano anterior. Técnicas de Machine Learning (ML) e de Deep Learning estão sendo utilizadas como ferramentas para a predição da doença e suporte ao seu combate. Por meio das técnicas Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR), Multilayer Perceptron (MLP), Long ShortTerm Memory (LSTM) e Convolutional Neural Network (CNN), este artigo apresenta um sistema capaz de realizar previsões de internações causadas por dengue para as cidades Bayeux, Cabedelo, João Pessoa e Santa Rita. O sistema conseguiu realizar previsões para Bayeux com taxa de erro 0,5290, já em Cabedelo o erro foi 0,92742, João Pessoa 9,55288 e Santa Rita 0,74551.