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Título: Redes neurais artificiais aplicadas à previsão de surtos de leptospirose
Autor: Dantas, Elias Ferraz
Endereco Lattes do autor: http://lattes.cnpq.br/7510731560745063
Orientador: Pires, Glauber Magalhães
Endereco Lattes do orientador : http://lattes.cnpq.br/1159581534108735
Palavras-chave: Redes neurais (Computação);Análise de séries temporais
Data do documento: 2018
Citação: DANTAS, Elias Ferraz. Redes neurais artificiais aplicadas à previsão de surtos de leptospirose. 2018. 50 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Unidade Acadêmica de Serra Talhada, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Serra Talhada, 2018.
Abstract: Leptospirosis is a disease of global occurrence, especially in tropical regions with high rainfall incidence and in places with poor sanitary conditions. It is a disease considered neglected, underestimated and difficult to diagnose because it presents symptoms common to other diseases, besides having a high lethality rate when reaching serious levels. In Brazil, its treatment has a high hospital cost and the disease has a high incidence in large urban centers. In the state of Pernambuco, Recife, it stands out from the other cities for having significantly larger numbers of records of Leptospirosis infections, this worrying data extols the need to support epidemiological surveillance in the fight against the disease. The objective of this work is to analyze the feasibility of using Artificial Neural Networks applied to the forecast of Time Series to perform early identification of the number of cases of Leptospirosis in the city of Recife / Pernambuco in order to demonstrate the possibility of using the technique for forecasting outbreaks as an additional means of information to contribute to the planning of health prevention actions, minimizing the social and economic impact caused by the disease.
Resumo: A Leptospirose é uma doença de ocorrência global, principalmente em regiões tropicais com altas incidências de chuvas e em locais com precárias condições sanitárias. Ela é uma doença considerada negligenciada, subestimada e de difícil diagnóstico por apresentar sintomas comuns à outras doenças, além de possuir uma alta taxa de letalidade ao atingir níveis graves. No Brasil, seu tratamento possui elevado custo hospitalar e a doença possui alta incidência em grandes centros urbanos. No estado de Pernambuco, em especial a cidade do Recife, destaca-se das demais localidades por possuir números significativamente maiores de registros de infecções por Leptospirose, estes dados preocupantes enaltecem a necessidade de iniciativas para apoiar a vigilância epidemiológica no combate à doença. O objetivo deste trabalho é analisar a viabilidade de utilização de Redes Neurais Artificiais aplicadas à previsão de Séries Temporais para realizar identificação antecipada do número de casos de Leptospirose a fim de demonstrar a possibilidade de utilização da técnica para previsão de surtos como um meio adicional de informação para contribuir com o planejamento de ações de prevenção em saúde, minimizando o impacto social e econômico causados pela doença.
URI: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/1435
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