Técnicas de aprendizagem máquina aplicadas à COVID-19

• Autor(a) principal: Fraga, Milene Sofia Alves
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10348/11521
• topic: Inteligência artificial; Aprendizagem máquina

O Coronavírus, ou COVID-19, é um dos problemas mais sérios que atualmente o mundo enfrenta, colocando em risco a saúde de muitas pessoas afetando diretamente os pulmões e com muitas outras eventuais complicações dependendo das comorbidades de cada paciente. Várias pesquisas em todo o mundo têm sido feitas em diversos domínios da ciência na tentativa de desacelerar ou conter a tendência crescente da disseminação deste vírus. Sendo que, para entender e gerir esta pandemia, a estimativa do total de casos confirmados é essencial. Os sistemas multiagente têm sido cada vez mais utilizados. Oferecendo grandes potencialidades no estudo de sistemas sociais em domínios multidisciplinares, e permitindo simular fenómenos complexos que não podem ser facilmente descritos analiticamente. Neste trabalho propõe-se implementar sistemas de simulação multiagente no ambiente Netlogo para simular a propagação do vírus Covid-19 e analisar o impacto do confinamento, tempo de imunidade, utilização de máscara e vacinação. Apresentam-se dois casos de estudo na simulação da propagação da Covid-19 utilizando o NetLogo. No primeiro caso desenvolveu-se uma réplica de um modelo em que se considerou para cada cenário de confinamento diferentes períodos de imunidade, podendo verificar que a maioria das simulações apresentam curvas epidêmicas cíclicas, podendo este comportamento desaparecer caso haja um aumento na percentagem de indivíduos confinados (superior a 80%). Mostrando também que o aumento do confinamento, independentemente do tempo de imunidade, provoca uma curva epidêmica mais achatada. No segundo caso de estudo, consideram-se diferentes cenários de indivíduos relativamente à utilização da máscara, vacinação e diferentes probabilidades de contágio. Os resultados obtidos permitem concluir que dentro dos parâmetros utilizados, mantendo sempre o modelo o mais próximo da realidade, em todas as simulações temos curvas epidêmicas cíclicas, sendo que a que obtém um melhor resultado é no cenário em que indivíduos vacinados utilizam também máscara reduzindo a sua probabilidade de contágio.