APLICAÇÃO DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA PARA PREVER A CRONICIDADE EM PACIENTES COM CHIKUNGUNYA

Code: 241218362
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Título

APLICAÇÃO DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA PARA PREVER A CRONICIDADE EM PACIENTES COM CHIKUNGUNYA

Autores:
  • Tiago Machado de Alencar

  • André Machado de Siqueira

DOI
  • DOI
  • 10.37885/241218362
    Publicado em

    25/04/2025

    Páginas

    180-196

    Capítulo

    9

    Resumo

    A chikungunya é uma arbovirose, doença viral transmitida pelos mosquitos Aedes aegypti e Aedes albopictus, que pode evoluir para uma condição crônica, resultando em dor articular persistente e outros sintomas debilitantes ao longo do tempo. Exames clínicos, variáveis sociodemográficas, e questionários e formulários específicos podem contribuir para a previsão da cronicidade em chikungunya. Múltiplos modelos de classificação foram comparados para desenvolver uma predição de cronicidade em indivíduos com chikungunya. As análises sugerem que fatores como dor articular, intensidade da dor, quantidade de juntas com dor e idade são os atributos mais importantes na detecção precoce da cronicidade em chikungunya. O principal objetivo deste projeto é aplicar o algoritmo Random Forest para prever a cronicidade e classificar os casos crônicos e não crônicos de chikungunya.

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    Palavras-chave

    Predição de Cronicidade em chikungunya; chikungunya; Aprendizagem de máquina; Saúde Pública; AutoML; Random Forest

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