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Title: Utilização de misturas de gaussianas para análise de casos de dengue em uma região de baixa densidade demográfica.
Authors: Figueiredo, Leilisson Augusto da Silva
metadata.dc.contributor.advisor: Torres, Luiz Carlos Bambirra
metadata.dc.contributor.referee: Torres, Luiz Carlos Bambirra
Assis, Gilda Aparecida de
Coelho, Frederico Gualberto Ferreira
Keywords: Aprendizado de máquina
Controle de doenças transmissíveis
Dengue
Saúde pública
Issue Date: 2021
Citation: FIGUEIREDO, Leilisson Augusto da Silva. Utilização de misturas de gaussianas para análise de casos de dengue em uma região de baixa densidade demográfica. 2021. 50 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2021.
Abstract: Com incidência em cerca de 128 países, a dengue é considerada a doença transmitida por vetores que mais se expande no mundo, colocando cerca de 4 bilhões de pessoas em situação de risco. No Brasil, por exemplo, a maior epidemia de dengue registrada aconteceu no ano de 2015, registrando 826 casos por 100.000 habitantes. O controle e a prevenção de doenças como a dengue estão ligados à importância do monitoramento de possíveis surtos, assim como na determinação das áreas com alta densidade de casos. Dessa forma, baseado em técnicas de aprendizagem de máquina, utilizando o Modelo de Misturas Gaussianas, os estudos apresentados nesse trabalho identificaram as regiões com maior densidade de casos de dengue no município de Lassance, localizado em Minas Gerais, no primeiro semestre do ano de 2010. Acredita-se que o presente estudo, a partir dos resultados apresentados, possa contribuir com futuras pesquisas, de forma prática, como um guia à implementação de políticas mais eficientes no âmbito da saúde pública, e, mais especificamente, no combate à dengue em determinadas áreas ou regiões.
metadata.dc.description.abstracten: An occurrence in about 128 countries, dengue is considered the vector-borne disease which is most expanding in the world, putting about 4 billion people at risk. In Brazil, for instance, the largest record dengue epidemic happened in 2015, with 826 cases per 100,000 inhabitants. The control and prevention of diseases, such as dengue, are linked to the importance of monitoring possible outbreaks, as well as determination of areas with a high density of cases. Therefore, the presented studies in this work, based on machine learning techniques, Gaussian Mixture Model, identified the regions with the highest dengue cases' density in Lassance city, located in the State of Minas Gerais, in the first half of 2010. It is believed that the present study, based on the obtained results, can contribute in a practical way for future research as a guide to the implementation of more efficient policies for public health, and, more specifically, in the fight against dengue in certain areas or regions.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3154
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