PROGNÓSTICO DA INCIDÊNCIA DE CASOS DE DENGUE NA CIDADE DE SALVADOR – BAHIA, UTILIZANDO A TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA EM CONJUNÇÃO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Résumé

A dengue é uma arbovirose que tem como vetores transmissores os mosquitos do gênero Aedes, e é considerada uma das doenças mais perigosas das quais pode ser transmitida elo mosquito Aedes, já que a sua difusão pode ser bem rápida causando mortalidade (na forma de dengue hemorrágica principalmente) do indivíduo que a contrai. No Brasil, os números de casos de dengue vêm crescendo de forma preocupante, com surtos cíclicos, intercalando-se com ocorrências de epidemias. Portanto, os investimentos governamentais têm sido cada vez maiores objetivando diminuir esta propensão, buscando principalmente o entendimento das variáveis que favorecem o desenvolvimento do vetor, bem como a utilização de ferramentas computacionais para prever os casos de incidência. Neste contexto, faz-se necessário o tratamento de dados confiáveis, os quais traduzam a dinâmica da incidência da doença. Desta forma, a obtenção dos dados de casos de dengue na forma de séries de temporais tem sido utilizada recorrentemente. Em posse desses dados, é possível desenvolver métodos analíticos os quais permitam efetuar o prognóstico e posterior prevenção da manifestação de casos da referida doença. Uma das técnicas mais eficiente e recorrentemente citada na literatura é a análise das séries temporais através da associação de sistemas inteligentes (como as Redes Neurais Artificiais) com técnicas de análise de sinais (como a Transformada Wavelet Discreta). Essa técnica denominada por alguns autores como conjunção TWD-RNA (Transformada Wavelet Discreta com Rede Neural Artificial) tem apresentado resultados superiores em relação a métodos clássicos baseados somente em estatística. Desta forma, neste trabalho buscou-se investigar a eficiência da conjunção TWD-RNA no prognóstico de casos de dengue na cidade de Salvador, a partir dos dados mensais de casos de dengue evidenciados entre os anos de 2000 a 2008 obtidos no site da SINAN (Sistema de Informações de Agravos de Notificação).