Estudo comparativo de modelos para previsão da mortalidade da SRAG por COVID-19 no Brasil

Autores

  • André Vinícius Barros Instituto Federal do Norte de Minas Gerais (IFNMG)
  • Victor Hugo Dantas Guimarães Instituto Federal do Norte de Minas Gerais (IFNMG) https://orcid.org/0000-0002-4424-8142
  • Luciana Balieiro Cosme Instituto Federal do Norte de Minas Gerais (IFNMG)

DOI:

https://doi.org/10.35699/2965-6931.2023.47705

Palavras-chave:

Modelos preditivos, Regressão Logística, COVID-19

Resumo

A síndrome respiratória aguda grave 2 (SARS-CoV-2) compreende uma das complicações desencadeadas pelo novo coronavírus. O presente trabalho tem como objetivo propor uma comparação entre dois modelos baseados em aprendizagem de máquina em diferentes contextos para prever a mortalidade nos casos da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) pelo coronavírus 2019, COVID-19. Os dados utilizados estão disponíveis na plataforma DataSUS, e compreendem o período de janeiro de 2021 a dezembro de 2022. Consequentemente, realizou-se uma análise estatística descritiva, seleção de variáveis e, por fim, a elaboração de dois modelos, um antes do marco da segunda dose de vacinação para COVID-19 e outro depois. Em relação às métricas, o modelo 1 apresentou uma acurácia de 71,8%, enquanto o modelo 2 obteve uma acurácia de 80%, contribuindo portanto no processo de tomada de decisão para o enfrentamento da doença.

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Biografia do Autor

André Vinícius Barros, Instituto Federal do Norte de Minas Gerais (IFNMG)

Estudante de Ciencia da Computação pelo IFNMG, Instituto Federal do Norte de Minas Gerais - Campus Montes Claros, atuando em monitorias, projetos de pesquisa, ensino e iniciação científica durante a faculdade. Atualmente é cientista de dados como foco em análise de dados e modelagem de dados.

Instagram: https://instagram.com/mb.andrevinicius

Victor Hugo Dantas Guimarães, Instituto Federal do Norte de Minas Gerais (IFNMG)

Doutorando no Programa de Pós Graduação em Ciências da Saúde - PPGCS, Universidade Estadual de Montes Claros (Unimontes). Atualmente desenvolve atividades na área toxicológica de produtos naturais, bem como avaliações comportamentais (open field), atividade anti-inflamatória e cicatricial de espécies nativas do Cerrado com abordagem pré-clinica e clínica.

Instagram: https://instagram.com/guimaraes.vhd

Luciana Balieiro Cosme, Instituto Federal do Norte de Minas Gerais (IFNMG)

Atualmente é professora do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Norte de Minas Gerais (IFNMG) Campus Montes Claros, com mestrado e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Tem experiência profissional em desenvolvimento de sistemas. Atua principalmente com pesquisas nas áreas de sistemas nebulosos, otimização e linguagens de programação.

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Publicado

2024-05-07

Como Citar

BARROS, A. V.; GUIMARÃES, V. H. D.; COSME, L. B. Estudo comparativo de modelos para previsão da mortalidade da SRAG por COVID-19 no Brasil. Revista da UFMG, Belo Horizonte, v. 30, n. fluxo contínuo, 2024. DOI: 10.35699/2965-6931.2023.47705. Disponível em: https://periodicos.ufmg.br/index.php/revistadaufmg/article/view/47705. Acesso em: 18 jun. 2024.