Análise Preditiva na Previsão de Hospitalizações por COVID-19

A análise preditiva é um método que usa Dados e técnicas estatísticas pra fazer previsões sobre eventos futuros. No contexto de doenças, ela ajuda a prever quantas pessoas podem ficar doentes e quantos leitos hospitalares vão ser necessários. Um caso bem específico é o COVID-19, que afetou muita gente no mundo todo. Entender como analisar dados relacionados ao COVID-19 pode dar insights valiosos pra gerenciar os recursos de saúde.

#Entendendo os Dados

Pra estudar a previsão de doenças, dados são essenciais. Neste estudo específico, foram usados dados de uma região em Ontario, no Canadá. Esses dados incluíam o número diário de Internações por COVID-19. No entanto, o surto inicial em 2020 mostrou um pico enorme nas internações devido ao aumento repentino de casos. Pra ter uma visão mais clara das tendências ao longo do tempo, os dados de 2020 não foram incluídos na análise. O foco ficou nos dados de 1º de janeiro de 2021 a 31 de dezembro de 2022.

Pra facilitar a análise dos dados, as internações diárias foram agrupadas em conjuntos de dez dias. Por exemplo, o primeiro grupo abrangeu as internações de 1º a 10 de janeiro. Essa agrupação facilitou a identificação de mudanças e padrões ao longo de dois anos. Cada grupo de dez dias recebeu um número, totalizando 73 grupos no período estudado.

#Identificando Outliers

Ao olhar os dados, foram notados alguns valores extremos, conhecidos como outliers. Outliers podem distorcer os resultados da análise de dados e levar a previsões menos precisas. Por isso, é útil identificar e remover esses valores extremos. Neste caso, foi empregado um método pra determinar quais valores eram outliers, calculando certos limites estatísticos.

Depois de examinar os dados, não foram encontrados valores muito baixos. No entanto, alguns números de internação eram significativamente mais altos que outros e, portanto, foram considerados outliers. Esses outliers foram substituídos por valores médios de pontos de dados adjacentes pra manter a tendência geral enquanto melhorava a precisão da análise.

#Preparando-se para Análise

Antes de fazer qualquer análise preditiva, é crucial verificar o quão bem o modelo pode prever resultados com base nos dados existentes. É aqui que entra uma técnica chamada Test Train Split. Em termos simples, esse método divide os dados em duas partes: uma parte é usada pra criar o modelo preditivo, enquanto a outra parte testa a precisão do modelo.

Neste caso, 80% dos dados foram usados pra construir o modelo, e 20% foram reservados pra testes. Essa divisão garante que o modelo possa ser validado com dados novos que ele não viu antes, proporcionando uma compreensão mais precisa de sua confiabilidade.

#Construindo o Modelo Preditivo

Pra criar um modelo preditivo, o objetivo é encontrar uma relação entre o tempo (número de grupos de dez dias) e o número de internações. Uma forma comum de expressar essa relação é por meio de uma equação linear, que prevê o número de internações com base no período.

No entanto, um modelo linear pode não se ajustar bem aos dados, especialmente em casos como uma pandemia, onde as tendências podem mudar rapidamente. Nesta análise, o foco era minimizar os erros entre o que o modelo prevê e as internações reais. Isso envolve alguns cálculos complexos, mas o ponto chave é que a eficácia do modelo depende de quão próximo ele consegue chegar dos resultados reais.

#Avaliando a Precisão

Pra ver como o modelo preditivo funcionou, foi calculado o Erro Absoluto Médio. Esse número mostra o quão longe as previsões estavam dos dados reais. Neste caso, o Erro Absoluto Médio foi maior do que o esperado, indicando a necessidade de um modelo que se ajuste melhor.

A análise identificou que uma abordagem linear pode não representar os dados com precisão. Muitas vezes, dados de crises de saúde não seguem uma linha reta. Em vez disso, um modelo logarítmico ou polinomial pode ser mais adequado pra esse tipo de dado. Esses modelos podem acomodar tendências que mudam de forma mais dramática ao longo do tempo.

#Comparando Diferentes Modelos

Pra entender qual modelo se ajusta melhor aos dados, diferentes modelos de regressão foram testados. O Valor R-quadrado, que indica o quão bem o modelo explica os dados, foi calculado pra cada modelo. Esse valor varia de 0 (nenhum ajuste) a 1 (ajuste perfeito).

Na análise, o valor R-quadrado do modelo linear foi considerado bem baixo. No entanto, quando os modelos logarítmicos e polinomiais foram testados, eles produziram valores R-quadrados muito mais altos. Isso indica que esses modelos capturam as tendências nos dados muito melhor do que o modelo linear.

#Conclusão

O estudo da análise preditiva na previsão de doenças, especialmente pra COVID-19, mostra que usar o modelo certo é crucial pra precisão. Enquanto a regressão linear pode ser útil, pode não ser sempre a melhor abordagem pra dados complexos como os de uma pandemia.

Reconhecendo as limitações de um modelo linear e explorando outras opções como regressões logarítmicas e polinomiais, previsões melhores podem ser feitas. Isso pode levar a um melhor preparo dos sistemas de saúde na gestão das internações durante crises assim.

Resumindo, o estudo destaca a importância de usar modelos apropriados pra analisar e prever tendências de doenças. Com as ferramentas e o entendimento certos, os profissionais de saúde podem tomar decisões melhores e se preparar mais efetivamente pra futuros desafios na área da saúde.