Este artigo visa verificar de forma inédita, por meio de um estudo explanatório, as possíveis correlações ainda não bem esclarecidas entre óbitos de dengue e fatores abióticos, como condições climatológicas e a influência da automedicação, para a cidade de Goiânia-GO. Para tanto, foram coletados dados governamentais destas variáveis entre 2005 e 2015 e para realizar uma aproximação multidimensional destes dados aplicou-se as Redes Neurais Artificiais (RNAs), na arquitetura Perceptron Multicamadas, otimizada pelo Algoritmo de Levenberg-Marquardt; realizando a construção e o estudo com seis topologias. Para obter a significância da correlação entre as variáveis de entrada da RNA foram propostas modificações do Método Profile. Os resultados mostraram que existe uma grande influência da automedicação e precipitação pluviométrica como principais impactantes nos óbitos, já a temperatura foi classificada com moderada significância. Dessa maneira, conclui-se que as RNAs podem ser aplicadas de forma satisfatória em problemas de modelagem epidemiológica.Palavras-chave: Dengue, Redes Neurais Artificiais, Automedicação.This article aims to verify in an unprecedented manner by means of an explanatory study the possible correlations that still not well understood between dengue deaths and abiotic factors, like climatic conditions and the influence of self-medication, it was analyzed for the city of Goiania-Go Brazil. Thus, it was collected government data for these variables between 2005 and 2015, and then were performed a multidimensional approximation on these data by the Artificial Neural Networks (ANN), using the Multilayer Perceptron architecture, optimized by the algorithm of Levenberg-Marquardt, and it was performed the design and studied of six topologies. For calculate the significance of the correlation between the input variables of the ANN was proposed modifications to Profile method. The results showed that there is a large influence of self-medication and precipitation as the main striking in deaths, the temperature were classified as moderate significance. Thus, it was concluded that the ANN could be applied satisfactorily in modeling epidemiological problems.Keywords: Dengue, Artificial Neural Networks, Self-medication.
INTRODUÇÃOA dengue é uma virose aguda e de cunho sistêmico com etiologia viral, transmitida pelo vetor Aedes aegypti da família Flaviviridae, que corresponde aos seguintes sorotipos DENV-1, DENV-2, DENV-3 e DENV-4 [1]. Teixeira et al. (1999) [2] mostraram que as primeiras epidemias de dengue ocorreram no Egito e na Ilha de Java, em Jacarta, ambas em 1779, e na Filadélfia nos EUA em 1780. No Brasil, há registros da presença deste vírus no século XVI no período colonial e, a partir do século XX, o combate ao Aedes aegypti tornou-se sistematizado em todas as regiões brasileiras [3]. A ocorrência da dengue relaciona-se com o fenômeno da urbanização desordenada e das condições climáticas, tais como o índice de pluviosidade, a umidade relativa do ar e a temperatura que podem favorecer o desenvolvime...