@article{100358,
  keywords = {redes neurais artificiais, aprendizado de máquina, predição,  doença de Chagas},
  author = {Ribeiro AC and Santos LI},
  title = {Comparação de modelos de redes neurais artificiais para predição de mortes por doença de chagas em dois anos},
  abstract = {<p>O presente artigo apresenta um comparativo entre modelos preditivos, utilizando aprendizagem de máquina com redes neurais artificiais, para prever mortes por Doença de Chagas em dois anos. Para elaboração e execução dos modelos foram utilizados dados coletados de pacientes, portadores da Doença, que têm acompanhamento nas unidades básicas de saúde em seu local de residência. O conjunto de dados contém respostas das entrevistas, resultados de exames clínicos, dados demográficos do local de residência e um atributo alvo, que define se o paciente morreu no período abordado (dois anos). O comparativo foi realizado entre os modelos de Redes Neurais Artificiais (MLP e RBF) e Redes Neurais Convolucionais (CNN), exemplo de Deep Learning. Na preparação dos dados foram utilizadas técnicas de imputação de valores, Grid-Search e balanceamento de classes com Smote. Foram utilizadas técnicas de seleção de características para redução da amplitude da base de dados, Random Forest e Cálculo do Coeficiente de Pesos. Foi possível concluir que os modelos desenvolvidos com RNA RBF e Deep Learning com CNN apresentaram maior capacidade preditiva para o conjunto de dados avaliado.</p>
},
  year = {2024},
  journal = {CONTRIBUCIONES A LAS CIENCIAS SOCIALES},
  volume = {17},
  pages = {1-16},
  publisher = {South Florida Publishing LLC},
  issn = {1988-7833, 1988-7833},
  url = {https://ojs.revistacontribuciones.com/ojs/index.php/clcs/article/view/7921/4996},
  doi = {10.55905/revconv.17n.6-343},
  language = {POR},
}