Aprendizado de Máquina para Predição de Chikungunya no Brasil: Estudo de Caso em Manaus (AM) - Souza, Lorena F.; Zanardo, Giovanni E.; Nakamura, Fabíola G.; Nakamura, Eduardo F. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais Estendidos do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
As Doenças Tropicais Negligenciadas representam um desafio à saúde pública em regiões tropicais. No Brasil, a chikungunya destaca-se pelo impacto epidemiológico recorrente na Região Norte, onde fatores climáticos e socioambientais favorecem a proliferação do vetor. Este artigo apresenta resultados parciais de um estudo que aplica modelos de aprendizado de máquina à previsão semanal de casos de chikungunya usando dados da plataforma InfoDengue (2010–2025). A série temporal de Manaus compreende 810 semanas epidemiológicas (média de 3,2 casos/semana, pico de 62 casos). O LightGBM otimizado alcançou RMSE de 3,84 e MAE de 3,01; a configuração multivariada sem otimização obteve RMSE de 3,78 e MAE de 2,99. Os resultados validam o pipeline proposto e fundamentam a expansão para modelos multi-step, aprendizado profundo, ensembles e as 27 unidades federativas brasileiras.