Análise e classificação de severidade de COVID-19 usando aprendizado de máquina

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.