Um Estudo Comparativo de Modelos de Regressão Linear e Aprendizado de Máquina para Predição de Casos de Dengue nos Biomas Brasileiros - Lima, Vinícius Souza Pereira de; Alencar, Andrêza Leite de (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais Estendidos do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
A dengue teve epidemia recorde nas Américas em 2024. Este estudo compara cinco algoritmos de ML e dois baselines (regressão linear e modelo ingênuo) na predição semanal de dengue em quatro biomas brasileiros. Usando dados climáticos e autorregressivos, a validação foi feita para 2024 (epidemia) e 2025 (pós-epidemia). A RLM teve melhor desempenho em 2024 (RMSE=26,57; R²=0,954), enquanto em 2025 Random Forest obteve a menor mediana de RMSE (1,43). A ablação das variáveis autorregressivas degradou severamente o desempenho. A sensibilidade na detecção de surtos foi superior a 91%. Estes resultados preliminares sugerem que a regressão linear foi mais robusta à epidemia extrema de 2024. O estudo será expandido.