A utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária no município de Cantá, estado de Roraima

Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical

Guilherme Bernardino Da Cunha²  José Francisco Luitgards-moura¹  Eduardo Lázaro Martins Naves¹  Adriano Oliveira Andrade¹  Adriano Alves Pereira¹  Selma Terezinha Milagre¹ 

[1] ,Universidade Federal de Roraima Curso de Ciência da Computação Boa Vista RR

关键词: Predição;    Malária;    Rede neural artificial;    Cantá;    Estado de Roraima;    Regressão logística;    Prediction;    Malaria;    Artificial neural network;    Canta;    State of Roraima;    Logistic regression;   

DOI  :  10.1590/S0037-86822010000500019

来源: SciELO

【 摘 要 】

INTRODUÇÃO: A malária é uma doença endêmica na Amazônia Legal Brasileira, apresentando riscos diferentes para cada região. O Município de Cantá, no Estado de Roraima, apresentou para todo o período estudado, um dos maiores índices parasitários anuais do Brasil, com valor sempre maior que 50. O presente estudo visa à utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária nesse município, a fim de auxiliar os coordenadores de saúde no planejamento e gestão dos recursos. MÉTODOS: Os dados foram coletados no site do Ministério da Saúde, SIVEP - Malária entre 2003 e 2009. Estruturou-se uma rede neural artificial com três neurônios na camada de entrada, duas camadas intermediárias e uma camada de saída com um neurônio. A função de ativação foi à sigmoide. No treinamento, utilizou-se o método backpropagation, com taxa de aprendizado de 0,05 e momentum 0,01. O critério de parada foi atingir 20.000 ciclos ou uma meta de 0,001. Os dados de 2003 a 2008 foram utilizados para treinamento e validação. Comparam-se os resultados com os de um modelo de regressão logística. RESULTADOS: Os resultados para todos os períodos previstos mostraram-se que as redes neurais artificiais obtiveram um menor erro quadrático médio e erro absoluto quando comparado com o modelo de regressão para o ano de 2009. CONCLUSÕES: A rede neural artificial se mostrou adequada para um sistema de previsão de malária no município estudado, determinando com pequenos erros absolutos os valores preditivos, quando comparados ao modelo de regressão logística e aos valores reais.

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