Estimativa da Ocupação de Leitos para Tratamento da COVID-19 Usando Dados Temporais - Ventura, Thiago M.; Gomes, Raphael S. R.; Pedroso, Gabriel S. G.; Vecchiato, Daniel A.; Rezende, Rebeca L. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2025)
O gerenciamento eficiente da quantidade e dos tipos de leitos hospitalares é um desafio crítico na saúde pública, evidenciado na pandemia de COVID-19. Este estudo propõe uma abordagem baseada em redes neurais artificiais do tipo Multi Layer Perceptron (MLP) e análise de séries temporais, utilizando dados coletados no estado de Mato Grosso entre 2020 e 2022. O modelo foi treinado com dados de internações das duas semanas anteriores para prever a demanda de leitos clínicos e complementares, alcançando um erro quadrático médio de 45,83 para um horizonte de duas semanas. Os resultados demonstram sua aplicabilidade como ferramenta de apoio à decisão para gestores, contribuindo para uma alocação mais eficiente de recursos hospitalares.