Banca de DEFESA: ITALO GIULLIAN CARVALHO DE ALBUQUERQUE

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
STUDENT : ITALO GIULLIAN CARVALHO DE ALBUQUERQUE
DATE: 03/10/2024
TIME: 14:00
LOCAL: https://meet.google.com/qhc-srod-evp
TITLE:

O Uso do Aprendizado de Máquina para Quantificação de Incerteza na predição de incidência da Dengue e Chikungunya

PAGES: 70
BIG AREA: Ciências Exatas e da Terra
AREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
SUMMARY:

A dengue e a chikungunya são problemas críticos de saúde pública, especialmente em áreas urbanas densamente povoadas. Neste estudo foi desenvolvido uma metodologia para estimar a incerteza nas previsões de incidência de dengue e chikungunya utilizando técnicas de séries temporais aplicadas a dados epidemiológicos de dez bairros do Rio de Janeiro. O objetivo principal foi quantificar a variabilidade e consistência dos dados ao longo do tempo, utilizando abordagens autorregressivas \emph{ForecasterAutoreg} com \emph{RandomForestRegressor}, a quantificação de incerteza com o método \emph{MAPIE}, e o \emph{DeepAR}, uma técnica de redes neurais para séries temporais. Os resultados indicam que os modelos autorregressivos apresentaram MSEs variáveis entre os bairros, destacando-se a Vila Militar com o menor MSE (0,90) e Realengo com o maior (66,76), o que evidencia as diferenças nas dinâmicas epidemiológicas locais. Apesar de os modelos terem capturado padrões sazonais e tendências temporais, a cobertura dos intervalos de confiança foi inferior ao esperado em vários bairros, sugerindo que ajustes são necessários para melhorar a confiabilidade das previsões. O modelo \emph{DeepAR} também demonstrou eficácia em prever picos de incidência, mas apresentou limitações na cobertura de incerteza, com valores que variaram entre os bairros, reforçando a necessidade de estratégias adaptativas para uma melhor modelagem da incerteza. As conclusões destacam a importância de incorporar a quantificação de incerteza nas previsões para aprimorar a gestão de saúde pública, permitindo uma resposta mais informada e eficaz aos surtos de doenças infecciosas.

COMMITTEE MEMBERS:
Presidente - Interno ao Programa - 1673092 - RONALDO CRISTIANO PRATI
Membro Titular - Examinador(a) Interno ao Programa - 3008222 - PAULO HENRIQUE PISANI
Membro Titular - Examinador(a) Externo ao Programa - 1297733 - HUGO PUERTAS DE ARAÚJO
Membro Suplente - Examinador(a) Interno ao Programa - 342.927.028-61 - DENIS GUSTAVO FANTINATO - UNICAMP
Membro Suplente - Examinador(a) Externo à Instituição - EDSON TAKASHI MATSUBARA