Utilização de técnicas de Machine Learning e de Deep Learning para a predição de casos de internações causadas por dengue em municípios da Paraíba

  • Ewerthon Dyego de Araújo Batista UEPB / IFPB
  • Wellington Candeia de Araújo UEPB
  • Romeryto Vieira Lira IFPB
  • Laryssa Izabel de Araújo Batista UFPB

Resumo


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.

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Publicado
14/09/2021
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BATISTA, Ewerthon Dyego de Araújo; ARAÚJO, Wellington Candeia de; LIRA, Romeryto Vieira; BATISTA, Laryssa Izabel de Araújo. Utilização de técnicas de Machine Learning e de Deep Learning para a predição de casos de internações causadas por dengue em municípios da Paraíba. In: ESCOLA REGIONAL DE COMPUTAÇÃO CEARÁ, MARANHÃO, PIAUÍ (ERCEMAPI), 9. , 2021, Quixadá. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 107-114. DOI: https://doi.org/10.5753/ercemapi.2021.17914.