O futuro da sífilis congênita no sul do Brasil: previsões com modelos matemáticos e de inteligência artificial

Resumo

Objetivo: Estimar casos de sífilis congênita no sul brasileiro, empregando os modelos Autorregressivo Integrado de Médias Móveis Sazonal (SARIMA), Rede Neural de Memória de Curto e Longo Prazo (LSTM), suavização exponencial complexa (CES) e um modelo híbrido CES-SARIMA-LSTM. Métodos: Utilizaram-se dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação, referentes às notificações mensais registradas entre janeiro de 2014 e junho de 2024. A avaliação dos modelos foi conduzida pelo Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE), Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) e Erro Absoluto Médio (MAE), com implementação em linguagem Python. Resultados: Teste Dickey-Fuller Aumentado apresentou valor de p = 0,008, indicando uma série temporal estacionária; o Teste Mann-Kendall indicou uma tendência crescente e o Teste Q de Ljung-Box revelou um valor de p = 2,51e-55, confirmando autocorrelação na série temporal. O modelo SARIMA (0,1,1)(0,0,1)[12] demonstrou superioridade ao LSTM, CES e modelo triplo em todas as métricas de erro. As previsões do SARIMA apontam para redução linear relativamente estável dos casos mensais de julho de 2024 a junho de 2027, partindo de 243 até chegar em 228 casos notificados. Conclusão: Ações governamentais são necessárias para controlar a sífilis congênita no sul do Brasil e os modelos preditivos são ferramenta para tal.