Modelagem de Séries Temporais Biomédicas: Um Estudo Comparativo entre PSTA-TCN e TCN Vanilla para Previsão de Dados de Glicose de Pessoas Diabéticas - Santos, Miguel A.; Melo, Áurea H. da S.; Santos, J. S. dos; Gonçalves, I. C. M.; Santos, Waldeyde O. M.; R., Luís Cuevas (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2025.7020, 2025)
Este estudo compara o desempenho de modelos baseados em camadas convolucionais unidimensionais, PSTA-TCN e Vanilla TCN (keras-tcn) na previsão one-step-ahead dos níveis de glicose nos participantes diabéticos. Foram utilizadas medições contínuas de glicose e batimento cardíaco como variáveis preditoras, avaliando os modelos com métricas como MAE, RMSE e medindo o tempo de treinamento. Foram coletados dados contínuos de batimentos cardíacos e glicose de 20 voluntários diabéticos em um período de 3 meses. Os resultados mostram que o Vanilla TCN alcança menor erro preditivo, enquanto o PSTA-TCN apresenta maior eficiência computacional.