Metodologia de monitoramento de epidemias: uma abordagem baseada em redes neurais artificiais

A dengue é uma doença infecciosa viral presente em mais de 100 países no mundo. Nos países subdesenvolvidos como o Brasil essa patologia apresenta contornos dramáticos quando se acrescentam fatores socioeconômicos preponderantes como as condições precárias de saneamento básico características das grandes cidades. Ao associarmos esse cenário à Amazônia percebemos que a localização geográfica e as condições climáticas desse espaço contribuem para que a ocorrência dessa doença seja dimensionada. O Ministério da Saúde, disponibilizou dados resultantes de uma pesquisa que constata que dos 409.073 casos notificados na região Norte, 106.433 ocorreram no estado do Pará, em que os municípios com maiores notificações de casos de dengue são: Belém, Parauapebas, Altamira e Santarém. Este trabalho propõe uma metodologia para monitorar epidemias com base na utilização de Redes Neurais Artificiais, a partir de um estudo de caso de predição de casos de dengue no estado do Pará. Para isso, desenvolveu-se um sistema que usa base de dados públicos de casos da doença, de ocorrência semanal dos municípios já mencionados. Em adição, realiza a análise estatística das séries dos municípios constando complexidade, e justificando o uso de redes neurais para esse tipo de problema. Realiza os ajustes das camadas, janela de tempo do modelo neural treinado que nesse caso é uma variação conhecida como rede neural recorrente. E implementa um módulo de emissão de alertas, visando à detecção de um aumento repentino de novos casos da doença, contribuindo para tomada de decisão dos órgãos de saúde pública e suas respectivas ações de controle das epidemias nos municípios em estudo. A partir de nossas análises podemos concluir que a metodologia descrita na pesquisa tem validade para realizar previsões de casos de dengue, usando redes neurais, antecipando ações de combate e contribuindo para a tomada de decisão, que poderá ser usado por gestores públicos da área da saúde. E que o uso de redes neurais recorrentes consegue se ajusta a complexidade das séries estudadas. Os resultados demonstraram que o modelo de RNA, para o cenário em voga, obteve um bom desempenho na predição epidemiológica, alcançando acurácia satisfatória.