{"title":"Modelos de Previsão para Avaliação de Casos de Malária na Amazônia Legal Brasileira","authors":"N. Santos, E. Silva, C. Beluzo, L. C. Alves","doi":"10.5753/eniac.2022.227370","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"A malária é uma doença infecciosa que acomete milhares de pessoas todos os anos ao redor do mundo. A região conhecida como Amazônia Legal brasileira, composta por nove estados das regiões norte, nordeste e centro-oeste, é a mais afetada no território nacional. Este trabalho realizou uma análise da série temporal do números de casos de malária ocorridos nesta região, a fim de identificar e treinar modelos estatísticos capazes de prever a incidência da doença no futuro (1 mês), baseando-se em dados históricos. Os dados utilizados foram obtidos do SIVEP-Malária (Sistema de Informação de Vigilância Epidemiológica da Malária) que é responsável pela coleta e divulgação de informações sobre a Malária no Brasil e contém registro de mais de três milhões de notificações entre os anos de 2006 a 2019. Os resultados da utilização do método de Validação Walk-Foward para modelos ARIMA se mostraram satisfatórios para a previsão de casos na região como um todo e, também, em cada um dos estados separadamente, com exceção do estado de Tocantins que possui uma incidência muito baixa de infecções.","PeriodicalId":165095,"journal":{"name":"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-11-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227370","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
A malária é uma doença infecciosa que acomete milhares de pessoas todos os anos ao redor do mundo. A região conhecida como Amazônia Legal brasileira, composta por nove estados das regiões norte, nordeste e centro-oeste, é a mais afetada no território nacional. Este trabalho realizou uma análise da série temporal do números de casos de malária ocorridos nesta região, a fim de identificar e treinar modelos estatísticos capazes de prever a incidência da doença no futuro (1 mês), baseando-se em dados históricos. Os dados utilizados foram obtidos do SIVEP-Malária (Sistema de Informação de Vigilância Epidemiológica da Malária) que é responsável pela coleta e divulgação de informações sobre a Malária no Brasil e contém registro de mais de três milhões de notificações entre os anos de 2006 a 2019. Os resultados da utilização do método de Validação Walk-Foward para modelos ARIMA se mostraram satisfatórios para a previsão de casos na região como um todo e, também, em cada um dos estados separadamente, com exceção do estado de Tocantins que possui uma incidência muito baixa de infecções.