Descoberta de padrões no tratamento da hanseníase no estado do Piauí com uso de técnica de Inteligência Artificial Explicável
DOI:
https://doi.org/10.53660/CLM-374-375Palavras-chave:
Hanseníase, Inteligência Artificial Explicável, Perfil Epidemiológico, Redes de Regras de AssociaçãoResumo
Considerada uma das mais antigas doenças epidêmicas que se tem registro na humanidade, a Hanseníase é uma doença tropical negligenciada, ultrapassando 200 mil novos casos anuais. O Brasil corresponde 93,77% do total de casos dos países da América Latina. O Piauí é o segundo estado do Nordeste em mais casos de hanseníase. O artigo tem como objetivo identificar o perfil do comportamento epidemiológico da Hanseníase no Piauí com uso da técnica de Inteligência Artificial Explicável. O dataset foi construído a partir dos dados registrados no sistema DATASUS. Foi utilizada a técnica de Redes de Regras de Associação Filtradas para uma extração automática do conhecimento. A principal contribuição científica foi o uso de uma técnica para a análise de dados epidemiológicos. Como resultados, foram descobertos padrões que levam a melhores taxas de cura de pacientes com menores abandonos do tratamento e menores óbitos. Percebeu-se também o impacto negativo gerado pela pandemia de COVID-19 no trato da Hanseníase no estado do Piauí, o que pode servir como alerta para outras regiões.
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Referências
BRASIL, Ministério da Saúde. Boletim Epidemiológico: Hanseníase 2021. Secretaria de Vigilância em Saúde, janeiro 2021.
CÁCERES-DURÁN, Miguel Ángel. Comportamiento epidemiológico de la lepra en varios países de América Latina, 2011-2020. Revista Panamericana de Salud Pública, v. 46, 2022.
CALÇADA, Dario; DE PADUA, Renan; REZENDE, Solange Oliveira. Asymmetric objective measures applied to filter Association Rules Networks. In: 2018 XLIV Latin American Computer Conference (CLEI). IEEE, 2018. p. 258-267.
CALÇADA, Dario Brito. Redes de regras de associação filtradas e multialvo. Tese de Doutorado. Universidade de São Paulo, 2019.
DE ANDRADE RODRIGUES, Rafael Saraiva; HEISE, Eduardo Ferreira José; HARTMANN, Luis Felipe; ROCHA, Guilherme Eduardo; OLANDOSKI, Marcia; STEFANI, Mariane Martins de Araújo; LIMA, Ana Carla Pereira Latini Lauro de Souza; SOARES, Cleverson Teixeira; BELONE, Andrea; ROSA, Patrícia Sammarco; PONTES, Maria Araci de Andrade; GONÇALVES, Heitor de Sá; CRUZ, Rossilene; PENNA, Maria Lúcia Fernandes; CARVALHO, Deborah Ribeiro; FAVA, Vinicius Medeiros; BÜHRER-SÉKULA, Samira; PENNA, Gerson Oliveira; MORO, Claudia Maria Cabral; NIEVOLA, Julio Cesar; MIRA, Marcelo Távora. Prediction of the Occurrence of Leprosy Reactions Based on Bayesian Networks. 2022.
DE SOUZA, Márcio Luís Moreira; LOPES, Gabriel Ayres; BRANCO, Alexandre Castelo; FAIRLEY, Jessica K; FRAGA, Lucia Alves de Oliveira. Leprosy Screening Based on Artificial Intelligence: Development of a Cross-Platform App. JMIR mHealth and uHealth, v. 9, n. 4, p. e23718, 2021.
FUKUDA, Takeshi; MORIMOTO, Yasuhiko; SHINICHI, Morishita; TOKUYAMA, Takeshi. Data mining using two-dimensional optimized association rules: Scheme, algorithms, and visualization. Acm Sigmod Record, v. 25, n. 2, p. 13-23, 1996.
PANDEY, Gaurav; CHAWLA, Sanjay; POON, Simon; ARUNASALAM, Bavani; DAVIS, Joseph G.. Association rules network: Definition and applications. Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal, v. 1, n. 4, p. 260-279, 2009.
FAYYAD, Usama; PIATETSKY-SHAPIRO, Gregory; SMYTH, Padhraic. From data mining to knowledge discovery in databases. AI magazine, v. 17, n. 3, p. 37-37, 1996.
GAMA, Rafael Silva; SOUZA, Márcio Luís Moreira de; SARNO, Euzenir Nunes; MORAES, Milton Ozório de; GONÇALVES, Aline; STEFANI, Mariane M. A.; GARCIA, Raúl Marcel González; FRAGA, Lucia Alves de Oliveira. A novel integrated molecular and serological analysis method to predict new cases of leprosy amongst household contacts. PLoS neglected tropical diseases, v. 13, n. 6, p. e0007400, 2019.
MAYMONE, Mayra BC; LAUGHTER, Melissa; VENKATESH, Samantha; DACSO, Mara M; RAO, P Narasimha; STRYJEWSKA, Barbara M; HUGH, Jeremy; DELLAVALLE, Robert P; DUNNICK, Cory A. Leprosy: Clinical aspects and diagnostic techniques. Journal of the American Academy of Dermatology, v. 83, n. 1, p. 1-14, 2020.
SILVA, Joan Davi Santos; CALÇADA, Jâina Carolina Meneses; REZENDE, Solange Oliveira; CALÇADA, Dario Brito. Automatic identification of knowledge related to dengue cases in the state of Piauí in public databases using Filtered-Association Rules Networks. Revista de Informática Teórica e Aplicada, v. 27, n. 3, p. 40-49, 2020.
