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Acesso aberto (Open Access)
Análise e classificação de severidade de COVID-19 usando aprendizado de máquina
(Universidade Federal do Pará, 2022-08-16) LIMA, Marco Antonio Loureiro; CARDOSO, Diego Lisboa; http://lattes.cnpq.br/0507944343674734
Nos últimos anos, com o crescimento alarmante de casos de COVID-19, uma doença viral altamente contagiosa, fez-se necessário novas formas de diagnóstico e controle desta enfermidade a fim de que a sua propagação seja reduzida até que a população seja vacinada efetivamente. Neste contexto, Inteligência Artificial (IA) e seus subcampos surgem como possíveis alternativas para auxiliar no combate da doença por meio de análises de sintomas relacionados a esta patologia. Alguns métodos de Aprendizado de Máquina (AM) são mostrados como resposta para essa doença, contribuindo com a análise baseada em um conjunto de sintomas apresentados pelo paciente e consequentemente auxiliando o diagnóstico, bem como agilizando o processo de tratamento. Para atingir esse objetivo são propostos três modelos que utilizam esses métodos de AM para predizer a severidade de COVID-19 em graus distintos. Os resultados em cada um destes modelos são avaliados através de métricas estabelecidas ao longo deste trabalho. No mais, diferentes sugestões são mostradas para melhorar a análise e realizar predições com maior acurácia.