Uso de Redes Neurais Recorrentes Para Predição de Doenças Isquêmicas do Coração Usando Séries Temporais - Carvalho, Davi Matos de; Cortes, Omar Andres Carmona (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais Estendidos do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas_estendido.2025.7338, 2025)
O presente trabalho tem como objetivo avaliar a eficiência do uso de redes neurais recorrentes para análise de séries temporais de óbitos por doenças isquêmicas do coração na cidade de São Luís do Maranhão, por meio de três modelos: LSTM, BiLSTM e GRU, buscando identificar a combinação de parâmetros que proporcione melhores resultados. As referidas RNNs são comparadas com o modelo tradicional ARIMA em um experimento usando k-fold. Resultados indica que a LSTM chega a um RMSE de 0,70, o BiLSTM de 0,45 e a GRU de 0.46, enquanto que ARIMA alcança um RSME de 7,5.