O uso do aprendizado de máquina para o diagnóstico mais eficaz da doença da dengue

Abstract

A dengue representa uma situação epidêmica no Brasil e, para enfrentar esse desafio, busca-se empregar tecnologias que permitam diagnosticar a doença de maneira eficiente e eficaz. Uma abordagem promissora para alcançar esse objetivo é o uso do Aprendizado de Máquina, uma tecnologia que pode ser utilizada para decifrar padrões da enfermidade, viabilizando o diagnóstico precoce da doença. Além disso, a combinação de aplicativos móveis e Inteligência Artificial surge como uma estratégia para abordar esse problema nacional. O propósito do presente trabalho é realizar um estudo teórico experimental sobre aprendizado de máquina e aplicações móveis, visando o desenvolvimento de uma ferramenta em potencial para o apoio à gestão de tecnologia da informação em função da necessidade de controle da epidemia da doença no país.

Dengue represents an epidemic situation in Brazil, and to address this challenge, efforts are being made to employ technologies that enable the efficient and effective diagnosis of the disease. A promising approach to achieve this goal is the use of Machine Learning, a technology that can be employed to decipher patterns of the illness, facilitating early disease detection. Additionally, the combination of mobile applications and Artificial Intelligence emerges as a strategy to tackle this national issue. The purpose of this work is to conduct a experimental theoretical study on machine learning and mobile applications, aiming at the development of a potential tool to support information technology management in response to the need for epidemic control of the disease in the country.