Banca de QUALIFICAÇÃO: LENA VEIGA E SILVA ANDRADE

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LENA VEIGA E SILVA ANDRADE
DATA: 13/11/2020
HORA: 09:00
LOCAL: GOOGLE MEET
TÍTULO:

UM MODELO DE PREDIÇÃO BASEADO NA SUBNOTIFICAÇÃO DE MORTALIDADE DA COVID-19 NO BRASIL

PALAVRAS-CHAVES:

COVID-19; mortalidade; subnotificação; aprendizado de máquina; saúde pública; pandemia; previsão de séries temporais

PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

O impacto global da pandemia do novo coronavírus tem sido devastador, sendo considerada a mais grave doença respiratória no último século. Sua disseminação é rápida, colocando em risco a saúde de muitas pessoas e, consequentemente, sobrecarregando a infraestrutura de saúde, levando a um eventual colapso. No Brasil, um número considerável de casos e óbitos relacionados à COVID-19 foi registrado. Tornando-se o segundo país mais afetado mundialmente até o atual momento. Fontes oficiais do governo brasileiro apresentam dados contraditórios sobre o impacto da doença, assim, é possível que o número real de infectados e de mortes seja muito maior do que os notificados pelas autoridades de saúde, e o real crescimento da doença esteja sendo subestimado, apresentando um elevado número de subnotificação. Neste cenário, esta proposta de tese propõem um modelo usando técnicas de aprendizado de máquina para investigar as subnotificações de mortalidade da COVID-19 no Brasil, fundamentadas em séries históricas de óbitos relacionados às doenças respiratórias e outras causas naturais dos últimos dez anos, disponíveis em duas bases públicas oficiais: Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) do Ministério da Saúde, e o Portal da Transparência do Registro Civil mantido pela Associação dos cartorários do Brasil (ARPEN Brasil); a fim de identificar o real impacto da pandemia. O modelo prevê o comportamento esperado de mortalidade para o ano de 2020, revelando a discrepância entre os quantitativos de óbitos notificados pelas autoridades e o quantitativo previsto. Através das predições geradas pelo modelo e da análise de diferentes taxas de letalidade do COVID-19 encontradas na literatura, é possível realizar uma análise de cenários do efeito da pandemia no Brasil de forma regionalizada.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ANDRE CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE CARVALHO
Presidente - 1353026 - CARLOS RENATO LISBOA FRANCES
Interno - 2522772 - JASMINE PRISCYLA LEITE DE ARAUJO
Interno - 1769974 - MARCELINO SILVA DA SILVA
Externo à Instituição - NANDAMUDI LANKALAPALLI VIJAYKUMAR