A utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária no município de Cantá, estado de Roraima
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.
Saved in:
| Main Authors: | , , , , , |
|---|---|
| Format: | Digital revista |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Sociedade Brasileira de Medicina Tropical - SBMT
2010
|
| Online Access: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0037-86822010000500019 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| id |
oai:scielo:S0037-86822010000500019 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
oai:scielo:S0037-868220100005000192010-11-05A utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária no município de Cantá, estado de RoraimaCunha,Guilherme Bernardino daLuitgards-Moura,José FranciscoNaves,Eduardo Lázaro MartinsAndrade,Adriano OliveiraPereira,Adriano AlvesMilagre,Selma Terezinha Predição Malária Rede neural artificial Cantá Estado de Roraima Regressão logística 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.info:eu-repo/semantics/openAccessSociedade Brasileira de Medicina Tropical - SBMTRevista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical v.43 n.5 20102010-10-01info:eu-repo/semantics/articletext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0037-86822010000500019pt10.1590/S0037-86822010000500019 |
| institution |
SCIELO |
| collection |
OJS |
| country |
Brasil |
| countrycode |
BR |
| component |
Revista |
| access |
En linea |
| databasecode |
rev-scielo-br |
| tag |
revista |
| region |
America del Sur |
| libraryname |
SciELO |
| language |
Portuguese |
| format |
Digital |
| author |
Cunha,Guilherme Bernardino da Luitgards-Moura,José Francisco Naves,Eduardo Lázaro Martins Andrade,Adriano Oliveira Pereira,Adriano Alves Milagre,Selma Terezinha |
| spellingShingle |
Cunha,Guilherme Bernardino da Luitgards-Moura,José Francisco Naves,Eduardo Lázaro Martins Andrade,Adriano Oliveira Pereira,Adriano Alves Milagre,Selma Terezinha A utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária no município de Cantá, estado de Roraima |
| author_facet |
Cunha,Guilherme Bernardino da Luitgards-Moura,José Francisco Naves,Eduardo Lázaro Martins Andrade,Adriano Oliveira Pereira,Adriano Alves Milagre,Selma Terezinha |
| author_sort |
Cunha,Guilherme Bernardino da |
| title |
A utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária no município de Cantá, estado de Roraima |
| title_short |
A utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária no município de Cantá, estado de Roraima |
| title_full |
A utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária no município de Cantá, estado de Roraima |
| title_fullStr |
A utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária no município de Cantá, estado de Roraima |
| title_full_unstemmed |
A utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária no município de Cantá, estado de Roraima |
| title_sort |
utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária no município de cantá, estado de roraima |
| description |
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. |
| publisher |
Sociedade Brasileira de Medicina Tropical - SBMT |
| publishDate |
2010 |
| url |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0037-86822010000500019 |
| work_keys_str_mv |
AT cunhaguilhermebernardinoda autilizacaodeumaredeneuralartificialparaprevisaodaincidenciadamalarianomunicipiodecantaestadoderoraima AT luitgardsmourajosefrancisco autilizacaodeumaredeneuralartificialparaprevisaodaincidenciadamalarianomunicipiodecantaestadoderoraima AT naveseduardolazaromartins autilizacaodeumaredeneuralartificialparaprevisaodaincidenciadamalarianomunicipiodecantaestadoderoraima AT andradeadrianooliveira autilizacaodeumaredeneuralartificialparaprevisaodaincidenciadamalarianomunicipiodecantaestadoderoraima AT pereiraadrianoalves autilizacaodeumaredeneuralartificialparaprevisaodaincidenciadamalarianomunicipiodecantaestadoderoraima AT milagreselmaterezinha autilizacaodeumaredeneuralartificialparaprevisaodaincidenciadamalarianomunicipiodecantaestadoderoraima AT cunhaguilhermebernardinoda utilizacaodeumaredeneuralartificialparaprevisaodaincidenciadamalarianomunicipiodecantaestadoderoraima AT luitgardsmourajosefrancisco utilizacaodeumaredeneuralartificialparaprevisaodaincidenciadamalarianomunicipiodecantaestadoderoraima AT naveseduardolazaromartins utilizacaodeumaredeneuralartificialparaprevisaodaincidenciadamalarianomunicipiodecantaestadoderoraima AT andradeadrianooliveira utilizacaodeumaredeneuralartificialparaprevisaodaincidenciadamalarianomunicipiodecantaestadoderoraima AT pereiraadrianoalves utilizacaodeumaredeneuralartificialparaprevisaodaincidenciadamalarianomunicipiodecantaestadoderoraima AT milagreselmaterezinha utilizacaodeumaredeneuralartificialparaprevisaodaincidenciadamalarianomunicipiodecantaestadoderoraima |
| _version_ |
1756380421988286464 |