Impacto de Mecanismos de Ausência de Dados na Performance de um Sistema de Monitoramento de COVID-19 - Cardoso, Leonardo S.; S. Lima, Afonso M.; Traina, Agma J. M.; Sousa, Elaine P. M. de (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais Estendidos do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd_estendido.2026.249613, 2026)
A integração de dispositivos vestíveis ao monitoramento remoto de saúde tem transformado a supervisão de pacientes, viabilizando a coleta contínua de dados e a intervenção clínica precoce. No entanto, esses sistemas frequentemente apresentam dados ausentes, o que pode introduzir viés e comprometer a tomada de decisão clínica. Este trabalho de iniciação científica investiga o impacto de três mecanismos de ausência (MCAR, MAR e MNAR) simulados sobre dados de frequência cardíaca utilizados para geração de alertas na detecção de COVID-19, avaliando como diferentes distribuições e taxas de ausência afetam a confiabilidade dos alertas. Os resultados indicam que, embora o sistema mantenha alta precisão na maioria dos cenários, há uma queda substancial na revocação, resultando na supressão de alertas de COVID-19.