Predição de casos de COVID-19 nos municípios de santa catarina utilizando redes neurais recorrentes
DOI:
https://doi.org/10.36489/saudecoletiva.2021v11i67p6851-6862Palavras-chave:
Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Infecções por Coronavirus, Vigilância em Saúde Pública, EpidemiologiaResumo
Objetivo: objetiva-se avaliar a predição da incidência diária de COVID-19 nos municípios de Santa Catarina, através de um algoritmo de aprendizagem de máquina, em um horizonte de tempo de 14 dias. Método: uma rede neural recorrente foi utilizada para modelar um problema de regressão com propósito preditivo, através de um estudo epidemiológico longitudinal retrospectivo da incidência de COVID-19 nos municípios analisados. Resultados: o modelo de dados obtido através do algoritmo de aprendizagem de máquina apresentou um RMSE de 20,74, menor do que a linha de base estabelecida através de um modelo de persistência. Conclusão: com o resultado alcançado pelo modelo de dados, conclui-se que emprego de ferramentas de Inteligência Artificial permite a obtenção de um importante instrumento para o enfrentamento da pandemia de COVID-19, proporcionando um aperfeiçoamento no gerenciamento de recursos de saúde, que precisam ser adequadamente alocados para uma resposta sanitária adequada ao avanço da doença.
