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Pesquisas e artigos científicos relacionados ao projeto IAra

Visualizando a Dinâmica de Infecção-Notificação da Malária na Amazônia Legal

José E. G. da Silva Júnior, Kayo Henrique. C. Monteiro, Patricia Takako Endo, Raphael A. Dourado
2025

A malária é uma doença endêmica na Amazônia Legal e os esforços para combatê-la precisam considerar a dinâmica de infecção-notificação de casos importados --- quando a notificação não ocorre no mesmo local da infecção. Esse tipo de análise pode ser facilitado por visualizações interativas de dados organizadas como dashboards. No entanto, poucos trabalhos propuseram dashboard para análise de dados de malária, e nenhum deles se concentra na análise da dinâmica de infecção-notificação dessa doença. Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação de um dashboard focado na análise da dinâmica geolocalizada de infecção-notificação de malária. O dashboard foi validado por meio de casos de uso com dados reais e feedback de um especialista do domínio. Os resultados sugerem que a ferramenta é útil para encontrar padrões em dados de malária e pode ajudar as autoridades a cooperar e distribuir melhor os recursos de saúde entre municípios vizinhos.

DashboardVisualização de DadosMaláriaAmazônia LegalGeolocalização

Publicado em: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS)

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Integrating machine learning and spatial clustering for malaria case prediction in Brazil's Legal Amazon

Kayo Henrique de Carvalho Monteiro, Élisson da Silva Rocha, Luis Augusto Morais, Elton Gino Santos, Sebastião Rogerio da S. Neto, Vanderson Sampaio e Patricia Takako Endo
2025

Malaria remains a major global health challenge, particularly in Brazil's Legal Amazon region, where environmental and socioeconomic conditions foster favorable conditions for disease transmission. Traditional...

Malaria PredictionMachine LearningSpatial ClusteringTime Series ForecastingPublic Health Surveillance

Publicado em: BMC Infectious Diseases

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Malaria notifications in Legal Amazon, Brazil (2003-2022): A Comprehensive Dataset for research & surveillance

Kayo Henrique de Carvalho Monteiro, Élisson da Silva Rocha, Sebastião Rogerio da S. Neto, Leonardo de Carvalho Maia, Cássio Peterka, Vanderson Sampaio, Raphael Augusto Dourado, Theo Lynn e Patricia Takako Endo
2024

Malaria, a life-threatening disease, is preventable and curable. However, the World Health Organization reported alarming statistics for the year 2021, estimating 247 million cases of malaria worldwide, resulting in 619,000 deaths...

ForecastingTropical diseasesEpidemiological data

Publicado em: Latin American Data in Science

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Prediction of malaria using deep learning models: A case study on city clusters in the state of Amazonas, Brazil, from 2003 to 2018

Matheus Félix Xavier Barboza, Kayo Henrique de Carvalho Monteiro, Iago Richard Rodrigues, Guto Leoni Santos, Wuelton Marcelo Monteiro, Elder Augusto Guimaraes Figueira, Vanderson de Souza Sampaio, Theo Lynn, Patricia Takako Endo
2022

Malaria is curable. Nonetheless, over 229 million cases of malaria were recorded in 2019, along with 409,000 deaths. Although over 42 million Brazilians are at risk of contracting malaria...

MalariaMachine learningDeep learningPredictionLSTMGRU

Publicado em: Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical

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