Boletim COVID-PA: relatos sobre projeções baseadas em inteligência artificial no enfrentamento da pandemia de COVID-19 no estado do Pará
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | , , , , , , , , , , , , , |
Tipo de documento: | Relatório |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Epidemiologia e Serviços de Saúde |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2237-96222021000400600 |
Resumo: | Resumo Objetivo: Relatar o produto de pesquisa e extensão universitária denominado Boletim COVID-PA, que apresentou projeções sobre o comportamento da pandemia no estado do Pará, Brasil. Métodos: Utilizou-se da técnica de inteligência artificial conhecida como ‘redes neurais artificiais’, para geração de 13 boletins com projeções de curto prazo baseadas nos dados históricos do sistema da Secretaria de Estado de Saúde Pública. Resultados: Após oito meses de projeções, a técnica gerou resultados confiáveis, com precisão média de 97% (147 dias observados) para casos confirmados, 96% (161 dias observados) para óbitos e 86% (72 dias observados) para ocupação de leitos de unidade de terapia intensiva. Conclusão: Esses boletins tornaram-se um instrumento útil para a tomada de decisão de gestores públicos, auxiliando na realocação de recursos hospitalares e otimização das estratégias de controle da COVID-19 nas diversas regiões do estado do Pará. |
id |
SVS-1_50538aebef3f34a0f61ccc0c8b5c1aa9 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:scielo:S2237-96222021000400600 |
network_acronym_str |
SVS-1 |
network_name_str |
Epidemiologia e Serviços de Saúde |
repository_id_str |
|
spelling |
Boletim COVID-PA: relatos sobre projeções baseadas em inteligência artificial no enfrentamento da pandemia de COVID-19 no estado do ParáCOVID-19Inteligência ArtificialProjeçãoTomada de DecisõesResumo Objetivo: Relatar o produto de pesquisa e extensão universitária denominado Boletim COVID-PA, que apresentou projeções sobre o comportamento da pandemia no estado do Pará, Brasil. Métodos: Utilizou-se da técnica de inteligência artificial conhecida como ‘redes neurais artificiais’, para geração de 13 boletins com projeções de curto prazo baseadas nos dados históricos do sistema da Secretaria de Estado de Saúde Pública. Resultados: Após oito meses de projeções, a técnica gerou resultados confiáveis, com precisão média de 97% (147 dias observados) para casos confirmados, 96% (161 dias observados) para óbitos e 86% (72 dias observados) para ocupação de leitos de unidade de terapia intensiva. Conclusão: Esses boletins tornaram-se um instrumento útil para a tomada de decisão de gestores públicos, auxiliando na realocação de recursos hospitalares e otimização das estratégias de controle da COVID-19 nas diversas regiões do estado do Pará.Secretaria de Vigilância em Saúde - Ministério da Saúde do Brasil2021-01-01info:eu-repo/semantics/reportinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2237-96222021000400600Epidemiologia e Serviços de Saúde v.30 n.4 2021reponame:Epidemiologia e Serviços de Saúdeinstname:Secretaria de Vigilância em Saúde - Ministério da Saúde do Brasilinstacron:SVS10.1590/s1679-49742021000400012info:eu-repo/semantics/openAccessSouza Jr.,Gilberto Nerino deBraga,Marcus de BarrosRodrigues,Luana Lorena SilvaFernandes,Rafael da SilvaRamos,Rommel Thiago JucáCarneiro,Adriana RibeiroBrito,Silvana Rossy deDolácio,Cícero Jorge FonsecaTavares Jr.,Ivaldo da SilvaNoronha,Fernando NapoleãoPinheiro,Raphael RodriguesDiniz,Hugo Alex CarneiroBotelho,Marcel do NascimentoVallinoto,Antonio Carlos RosárioRocha,Jonas Elias Castro dapor2021-10-26T00:00:00Zoai:scielo:S2237-96222021000400600Revistahttp://ress.iec.gov.br/ress/?lang=ptPUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpress.svs@gmail.com||revista.svs@saude.gov.br2237-96221679-4974opendoar:2021-10-26T00:00Epidemiologia e Serviços de Saúde - Secretaria de Vigilância em Saúde - Ministério da Saúde do Brasilfalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Boletim COVID-PA: relatos sobre projeções baseadas em inteligência artificial no enfrentamento da pandemia de COVID-19 no estado do Pará |
title |
Boletim COVID-PA: relatos sobre projeções baseadas em inteligência artificial no enfrentamento da pandemia de COVID-19 no estado do Pará |
spellingShingle |
Boletim COVID-PA: relatos sobre projeções baseadas em inteligência artificial no enfrentamento da pandemia de COVID-19 no estado do Pará Souza Jr.,Gilberto Nerino de COVID-19 Inteligência Artificial Projeção Tomada de Decisões |
title_short |
Boletim COVID-PA: relatos sobre projeções baseadas em inteligência artificial no enfrentamento da pandemia de COVID-19 no estado do Pará |
title_full |
Boletim COVID-PA: relatos sobre projeções baseadas em inteligência artificial no enfrentamento da pandemia de COVID-19 no estado do Pará |
title_fullStr |
Boletim COVID-PA: relatos sobre projeções baseadas em inteligência artificial no enfrentamento da pandemia de COVID-19 no estado do Pará |
title_full_unstemmed |
Boletim COVID-PA: relatos sobre projeções baseadas em inteligência artificial no enfrentamento da pandemia de COVID-19 no estado do Pará |
title_sort |
Boletim COVID-PA: relatos sobre projeções baseadas em inteligência artificial no enfrentamento da pandemia de COVID-19 no estado do Pará |
author |
Souza Jr.,Gilberto Nerino de |
author_facet |
Souza Jr.,Gilberto Nerino de Braga,Marcus de Barros Rodrigues,Luana Lorena Silva Fernandes,Rafael da Silva Ramos,Rommel Thiago Jucá Carneiro,Adriana Ribeiro Brito,Silvana Rossy de Dolácio,Cícero Jorge Fonseca Tavares Jr.,Ivaldo da Silva Noronha,Fernando Napoleão Pinheiro,Raphael Rodrigues Diniz,Hugo Alex Carneiro Botelho,Marcel do Nascimento Vallinoto,Antonio Carlos Rosário Rocha,Jonas Elias Castro da |
author_role |
author |
author2 |
Braga,Marcus de Barros Rodrigues,Luana Lorena Silva Fernandes,Rafael da Silva Ramos,Rommel Thiago Jucá Carneiro,Adriana Ribeiro Brito,Silvana Rossy de Dolácio,Cícero Jorge Fonseca Tavares Jr.,Ivaldo da Silva Noronha,Fernando Napoleão Pinheiro,Raphael Rodrigues Diniz,Hugo Alex Carneiro Botelho,Marcel do Nascimento Vallinoto,Antonio Carlos Rosário Rocha,Jonas Elias Castro da |
author2_role |
author author author author author author author author author author author author author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Souza Jr.,Gilberto Nerino de Braga,Marcus de Barros Rodrigues,Luana Lorena Silva Fernandes,Rafael da Silva Ramos,Rommel Thiago Jucá Carneiro,Adriana Ribeiro Brito,Silvana Rossy de Dolácio,Cícero Jorge Fonseca Tavares Jr.,Ivaldo da Silva Noronha,Fernando Napoleão Pinheiro,Raphael Rodrigues Diniz,Hugo Alex Carneiro Botelho,Marcel do Nascimento Vallinoto,Antonio Carlos Rosário Rocha,Jonas Elias Castro da |
dc.subject.por.fl_str_mv |
COVID-19 Inteligência Artificial Projeção Tomada de Decisões |
topic |
COVID-19 Inteligência Artificial Projeção Tomada de Decisões |
description |
Resumo Objetivo: Relatar o produto de pesquisa e extensão universitária denominado Boletim COVID-PA, que apresentou projeções sobre o comportamento da pandemia no estado do Pará, Brasil. Métodos: Utilizou-se da técnica de inteligência artificial conhecida como ‘redes neurais artificiais’, para geração de 13 boletins com projeções de curto prazo baseadas nos dados históricos do sistema da Secretaria de Estado de Saúde Pública. Resultados: Após oito meses de projeções, a técnica gerou resultados confiáveis, com precisão média de 97% (147 dias observados) para casos confirmados, 96% (161 dias observados) para óbitos e 86% (72 dias observados) para ocupação de leitos de unidade de terapia intensiva. Conclusão: Esses boletins tornaram-se um instrumento útil para a tomada de decisão de gestores públicos, auxiliando na realocação de recursos hospitalares e otimização das estratégias de controle da COVID-19 nas diversas regiões do estado do Pará. |
publishDate |
2021 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2021-01-01 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/report |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
report |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2237-96222021000400600 |
url |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2237-96222021000400600 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
10.1590/s1679-49742021000400012 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
text/html |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Secretaria de Vigilância em Saúde - Ministério da Saúde do Brasil |
publisher.none.fl_str_mv |
Secretaria de Vigilância em Saúde - Ministério da Saúde do Brasil |
dc.source.none.fl_str_mv |
Epidemiologia e Serviços de Saúde v.30 n.4 2021 reponame:Epidemiologia e Serviços de Saúde instname:Secretaria de Vigilância em Saúde - Ministério da Saúde do Brasil instacron:SVS |
instname_str |
Secretaria de Vigilância em Saúde - Ministério da Saúde do Brasil |
instacron_str |
SVS |
institution |
SVS |
reponame_str |
Epidemiologia e Serviços de Saúde |
collection |
Epidemiologia e Serviços de Saúde |
repository.name.fl_str_mv |
Epidemiologia e Serviços de Saúde - Secretaria de Vigilância em Saúde - Ministério da Saúde do Brasil |
repository.mail.fl_str_mv |
ress.svs@gmail.com||revista.svs@saude.gov.br |
_version_ |
1754732249704562688 |