Portal de Eventos Científicos da UTFPR (EVIN), XXV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR

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Relação entre hospitalizações por doenças respiratórias e poluição atmosférica por meio do uso da rede neural Perceptron de Múltiplas Camadas
Joao Luiz Miranda Meyer, Yara de Souza Tadano

Última alteração: 2020-11-17

Resumo


O objetivo foi realizar uma Revisão Bibliográfica Sistema (RBS) relacionada à poluição atmosférica, saúde humana e redes neurais artificiais. Em seguida, a rede neural MLP (do inglês - Multi-Layer Perceptron) foi utilizada para prever o número de internações por doenças respiratórias causadas pelo MP10 na cidade de São Paulo. A RBS foi realizada em 6 bases de dados, utilizando as palavras-chave “air pollutants”, “neural network” e “health”, sendo os anos de publicações restritos entre 2009 e janeiro de 2020. A MLP foi implementada utilizando a linguagem de programação Python versão 3.7 com o auxílio da biblioteca Scikit-learn. Foi possível concluir que apenas uma pequena parcela dos artigos encontrados foi selecionada para a RBS, mostrando ser um tema ainda pouco explorado no meio acadêmico. As previsões encontradas pela MLP apresentam valores próximos aos observados. Além disso, a MLP se mostrou uma ferramenta eficaz para esse tipo de previsão, podendo ser explorado em trabalhos futuros.


Palavras-chave


Inteligência artificial; Saúde; Emissão de poluentes

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