Previsão Semanal de Casos de Dengue utilizando Séries Temporais e Algoritmos de Aprendizado de Máquina - N. Junior, Jurandy A.; Zanardo, Giovanni; 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)
A dengue representa um importante desafio à saúde pública no Brasil, especialmente em regiões tropicais, onde fatores climáticos favorecem a proliferação do vetor e a recorrência de surtos. Este trabalho apresenta resultados parciais de uma pesquisa sobre a previsão semanal de casos de dengue por meio de séries temporais e algoritmos de aprendizado de máquina, utilizando dados da plataforma InfoDengue entre 2010 e 2025. Foram testados os algoritmos Regressão Linear, Random Forest, K-Nearest Neighbors, além dos métodos ensemble Stacking Regressor e Voting Regressor, considerando abordagens one-step e multi-step. Os resultados indicaram melhor desempenho do modelo Stacking Regressor no cenário one-step, seguido pela Regressão Linear. Conclui-se que os métodos ensemble apresentam resultados promissores para a predição de casos de dengue e podem contribuir para ações de monitoramento e prevenção em saúde pública.