Utilização de técnicas de Machine Learning e de Deep Learning para a predição de casos de internações causadas por dengue em municípios da Paraíba

Ewerthon Dyego de Araújo Batista, Wellington Candeia de Araújo, Romeryto Vieira Lira, Laryssa Izabel de Araujo Batista
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Abstract

Dengue é um problema de saúde pública no Brasil, os casos da doença voltaram a crescer na Paraíba. O boletim epidemiológico da Paraíba, divulgado em agosto de 2021, informa um aumento de 53% de casos em relação ao ano anterior. Técnicas de Machine Learning (ML) e de Deep Learning estão sendo utilizadas como ferramentas para a predição da doença e suporte ao seu combate. Por meio das técnicas Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR), Multilayer Perceptron (MLP), Long ShortTerm Memory (LSTM) e Convolutional Neural Network (CNN), este artigo apresenta um sistema capaz de realizar previsões de internações causadas por dengue para as cidades Bayeux, Cabedelo, João Pessoa e Santa Rita. O sistema conseguiu realizar previsões para Bayeux com taxa de erro 0,5290, já em Cabedelo o erro foi 0,92742, João Pessoa 9,55288 e Santa Rita 0,74551.
利用机器学习和深度学习技术预测paraiba市登革热引起的住院病例
登革热在巴西是一个公共卫生问题,paraiba的病例再次增加。2021年8月发布的paraiba流行病学公报报告称,病例比前一年增加了53%。机器学习(ML)和深度学习技术被用作预测疾病和支持其斗争的工具。摘要利用随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)、多层感知器(MLP)、长短期记忆(LSTM)和折叠神经网络(CNN)技术,提出了一种能够预测贝叶、Cabedelo、joao Pessoa和Santa Rita等城市登革热住院人数的系统。该系统能够以0.5290的错误率对贝叶进行预测,Cabedelo的错误率为0.92742,joao Pessoa为9.55288,Santa Rita为0.74551。
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