Banca de DEFESA: CECILIA CORDEIRO DA SILVA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : CECILIA CORDEIRO DA SILVA
DATA : 20/06/2022
HORA: 09:00
LOCAL: Virtual
TÍTULO:

Uma metodologia para construção de preditores de doenças baseada em 
Aprendizado de Máquina, Computação Bioinspirada e Análise Espaço-Temporal


PALAVRAS-CHAVES:

Arboviroses. Epidemiologia Digital. Endemias. Predição. 
Aprendizado de Máquina. Computação Bioinspirada.


PÁGINAS: 179
RESUMO:

Em um mundo cada vez mais conectado por meio de vias físicas e virtuais, 
pessoas e dados circulam com cada vez mais facilidade. As mudanças 
demográficas e o intenso fluxo migratório das zonas rurais para as regiões 
urbanas geraram um crescimento desordenado das cidades. Isso combinado à 
ausência de boas condições de saneamento básico contribui para a 
proliferação do vetor. A emergência de surtos epidêmicos, como a dengue, a 
febre chikungunya, a zika e outras doenças tem contribuído para construir 
um cenário cada vez mais desafiador. A recente pandemia de Covid-19 trouxe 
grandes mudanças em escala mundial. Nesse cenário, cresceu fortemente o 
interesse por técnicas para predição espacial e temporal da distribuição de 
doenças a partir de tecnologias como a Internet das Coisas, aprendizado de 
máquina e múltiplas bases de dados. Este trabalho tem como objetivo geral 
propor uma metodologia para construção de preditores capazes de prever a 
distribuição espaço-temporal de doenças e apontar os fatores mais 
relevantes para a predição a partir de uma arquitetura baseada no acesso a 
múltiplas bases de dados. Para validação da proposta, foi adotada como 
estudo de caso a predição de casos de arboviroses por meio de séries 
históricas georreferenciadas de informações climáticas e ambientais 
utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Essas informações são 
coletadas de múltiplos bancos de dados georreferenciados, previamente 
construídos a partir da coleta de informações por redes de sensores e do 
Sistema Único de Saúde. Foram utilizadas informações da Cidade do Recife, 
de casos de arboviroses (dengue, chikungunya e zika) de 2013 a 2016, e 
informações climáticas e ambientais do mesmo período, da APAC e doINMET. 
Os sistemas de predição de doenças construídos utilizando a metodologia 
proposta neste trabalho também devem ser capazes de apontar os fatores mais 
relevantes para a predição por meio do Comitê de Especialistas Artificiais, 
proposto neste trabalho e composto de um conjunto de algoritmos de seleção 
de atributos baseados em métodos de otimização por Computação 
Evolucionária. O Comitê de Especialistas Artificiais decide por votação. Os 
melhores resultados de predição de casos foram obtidos com regressão por 
Random Forest. Os valores do coeficiente de correlação de Pearson foram 
superiores a 0,99, enquanto o RMSE (%) se manteve inferior a 6%. Os índices 
de Kendall e Spearman também se mantiveram altos: seus valores foram 
superiores a 0,99 para Spearman e maiores que 0,90 para Kendall. O 
desempenho superior da Random Forest mostra que o problema de regressão é 
de difícil generalização, dado que a Random Forest é baseada em comitês de 
árvores de decisão e a regressão é realizada por uma média ponderada dos 
resultados das diferentes árvores de decisão que compõem o modelo.


MEMBROS DA BANCA:
Externa à Instituição - ANA LUCIA BEZERRA CANDEIAS - UFPE
Externa à Instituição - GISELLE MACHADO MAGALHAES MORENO - USP
Externo à Instituição - JOÃO FAUSTO LORENZATO DE OLIVEIRA - UPE
Presidente - 2133288 - MANOEL EUSEBIO DE LIMA
Externo à Instituição - TIAGO LIMA MASSONI - UFCG
Notícia cadastrada em: 20/05/2022 09:04
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