Avaliação de Técnicas de Imputação em Séries Temporais Curtas no Contexto da Atenção Primária à Saúde - Barros, Lucas Emanoel Silva; Silva, Laissa Maria Gama; Aquino, Gabriel Silva de; Rocha, Caio Guilherme Moreira da; Medeiros, Fabio Guerra; Santos, Veruska Borges; Brasileiro Araújo, Tiago; Nascimento Filho, Dimas Cassimiro (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2026)
A qualidade dos dados é fundamental para a eficácia de soluções com a aplicação de Aprendizado de Máquina, sendo a ausência de valores um problema ainda mais crítico em séries temporais pequenas. Nesse sentido, na Atenção Primária à Saúde, este problema ainda é recorrente devido à falta de uniformidade das fontes de dados, à não obrigatoriedade de certas informações (a depender da região) e à falta de treinamento dos usuários no uso das ferramentas. Portanto, este estudo compara sete métodos de imputação aplicados a dados de atendimentos das unidades da Atenção Primária à Saúde das cidades de Tacaratu e Bom Conselho (Pernambuco), destacando menor erro nos modelos MICE e Random Forest, respectivamente.