ESTUDO SOBRE PERFIL EPIDEMIOLÓGICO DA HANSENÍASE NA REGIÃO AMAZÔNICA UTILIZANDO TÉCNICAS DE DATA SCIENCE E REGRESSÃO LOGÍSTICA
hanseníase; diagnóstico; Perfil Epidemiológico; regressão logística; Data Science;
A hanseníase continua sendo um problema de saúde pública alarmante, afetando principalmente a população de baixo nível socioeconômico. Embora o diagnóstico, a prevenção e o tratamento da doença sejam baseados nas diretrizes da Organização Mundial da Saúde, há uma grande limitação no processo de detecção, que pode ser tardia ou imprecisa, levando a complicações neurológicas irreversíveis e multirresistentes em muitos casos. Portanto, o diagnóstico precoce é essencial para reduzir a carga desta doença. Diante disso, este trabalho investiga a aplicação de regressão logística e Data Science para atuar na especificação do Perfil Epidemiológico de possíveis casos da hanseníase na Região Amazônica e com isso, atuar preventivamente no diagnóstico e tratamento de pacientes em acompanhamento clínico. O trabalho leva em consideração os atributos (sociais, clínicos e laboratoriais) que foram obtidos através de um conjunto de dados não públicos de pacientes no período 2015-2020. Os resultados preliminares alcançaram uma precisão de classificação de 84\% e uma curva ROC (Receiver Operating Characteristic) de 88\% da AUC (Area Under the Curve).