Utilização de business intelligence para previsão e monitoramento de epidemias com dados públicos

Abstract

O estudo avaliou a precisão de modelos de previsão epidemiológica utilizando aprendizado de máquina em dados públicos da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG), incluindo informações sobre a COVID-19. A análise empregou Python e bibliotecas como Pandas, NumPy e Scikit-learn para manipulação de dados e construção de modelos. Foram investigados fatores que influenciam a precisão dos modelos, como a qualidade dos dados e o desempenho dos algoritmos. Os resultados oferecem insights sobre a eficácia dos modelos, contribuindo para decisões mais embasadas em saúde pública e estratégias de controle de surtos de doenças. A integração entre aprendizado de máquina e epidemiologia pode aprimorar a resposta a desafios emergentes em saúde pública.