El futuro de la sífilis congénita en el sur de Brasil: predicciones mediante modelos matemáticos y de inteligencia artificial

Resumen

Objetivo: Estimar la ocurrencia de sífilis congénita en el sur de Brasil, utilizando los modelos promedio móvil integrado autorregresivo estacional (SARIMA), memoria a corto-largo plazo (LSTM), suavizado exponencial complejo (CES) y un modelo híbrido CES-SARIMA-LSTM. Métodos: Se utilizaron datos del Sistema de Información de Enfermedades de Notificación Obligatoria, refiriéndose a las notificaciones registradas entre enero de 2014 y junio de 2024. La evaluación se realizó utilizando error porcentual absoluto medio (MAPE), error cuadrático medio de la raíz (RMSE) y error absoluto medio (MAE), implementados en Python. Resultados:  La prueba de Dickey-Fuller aumentada mostró un valor p de 0,008 (serie temporal estacionaria); La prueba de Mann-Kendall indicó una tendencia creciente y la prueba Q de Ljung-Box reveló un valor p de 2,51e-55 (autocorrelación en los datos). El modelo SARIMA (0,1,1)(0,0,1)[12] demostró superioridad sobre el LSTM, CES y el modelo triple en todas las métricas de error. Las previsiones de SARIMA indican una reducción lineal relativamente constante de los casos mensuales desde julio de 2024 hasta junio de 2027, pasando de 243 a 228 casos notificados. Conclusión: Aún se necesitan acciones gubernamentales para prevenir un aumento en los casos y los modelos predictivos pueden ser una excelente herramienta auxiliar para este propósito.