Sistema Espacial de Suporte à Decisão para Gestão do Combate ao Dengue Usando Lógica Fuzzy

José Carlos da Silva Melo, Ronei Marcos de Moraes

Abstract


Um grande problema de saúde pública brasileiro é a dengue, cujo vírus é transmitido por um vetor (o mosquito Aedes aegypt). Apesar dos esforços em controlar essa doença, o número de casos registrados vêm aumentando com o passar dos anos e isso leva a um problema epidemiológico de identificar áreas prioritárias para combatê-la e dar suporte à definição de políticas públicas de saúde específicas. Este trabalho visa o desenvolvimento de um sistema de suporte à decisão baseado em informação espacial, que permita levar em consideração diferentes informações agregadas por um sistema baseado em regras fuzzy para detectar áreas de prioridade de combate a esse agravo. O sistema foi aplicado ao estudo do dengue no estado da Paraíba entre os anos de 2009 a 2013.

Keywords


Lógica Fuzzy, Sistema de Suporte a Decisão Espacial, Dengue.

References


E. A. Henchal and J. R. Putnak, The dengue viruses., Clinical microbiology reviews, vol. 3, no. 4, pp. 376-396, 1990.

J. S. Silva, I. Scopel, et al., A dengue no brasil e as políticas de combate ao aedes aegypti: da tentativa de erradicação às políticas de controle, Hygeia, vol. 4, no. 6, 2008.

B. T. L. Lucena, R. M. Moraes, and R. P. T. Vianna, Um modelo de suporte à decisão baseado em regras fuzzy para predição da segurança alimentar, in III Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy, 2014.

L. R. Sá, Um sistema de suporte a tomada de decisão espacial usando o perfil demográfico para o controle da tuberculose no município de João Pessoa-PB, Master's thesis, UFPB, Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, PB, 2015.

P. C. d. H. Furtado, I. d. S. Bezerra, I. C. A. de Souza, and R. M. de Moraes, A estrutura viária na evolução do dengue na Paraíba, in Anais do V Congresso Brasileiro de Pesquisas Ambientais e Saúde, 2005.

G. C. Kelly, E. Hale, W. Donald, W. Batarii, H. Bugoro, J. Nausien, J. Smale, K. Palmer, A. Bobogare, G. Taleo, et al., A high-resolution geospatial surveillance-response system for malaria elimination in solomon islands and vanuatu, Malaria journal, vol. 12, no. 1, p. 108, 2013.

P. B. Keenan, Spatial decision support systems, Decision Making Support Systems Achievements and Challenges for the New Decade, pp. 28-39, 2003.

R. M. Moraes, J. A. Nogueira, and A. C. A. Souza, A new architecture for a spatio-temporal decision support system for epidemiological purposes, in 11th International FLINS Conference on Decision Making and Soft Computing, pp. 17-23.

S. Schockaert, M. De Cock, and E. E. Kerre, Reasoning about fuzzy temporal and spatial information from the web, vol. 3. World Scientific, 2011.

R. Sugumaran, J. Degroote, and V. Sugumaran, Spatial Decision Support Systems. Taylor & Francis, 2011.

Z. X. Guo, E. W. T. Ngai, C. Yang, and X. Liang, An RFID-based intelligent decision support system architecture for production monitoring and scheduling in a distributed manufacturing environmeent, International Journal of Production Economics, vol. 159, pp. 16-28, 2015.

S. E. F. Lucena and R. M. Moraes, Análise do desempenho dos métodos Scan e Besag e Newell para identificação de conglomerados espaciais do dengue no município de João Pessoa entre os meses de janeiro de 2004 e dezembro de 2005, Boletim de Ciências Geodésicas, vol. 15, no. 4, pp. 544-561.

M. Kulldorff and N. Nagarwalla, Spatial disease clusters: detection and inference, Statistics in medicine, vol. 14, no. 8, pp. 799-810, 1995.

T. Tango and K. Takahashi, A exibly shaped spatial scan statistic for detecting clusters, International journal of health geographics, vol. 4, no. 1, p. 11, 2005.

J. Besag and J. Newell, The detection of clusters in rare diseases, Journal of the Royal Statistical Society. Series A (Statistics in Society), pp. 143-155, 1991.

L. Anselin, Spatial data analysis with gis: an introduction to application in the social sciences, 1992.

J. W. Coulston and K. H. Riitters, Geographic analysis of forest health indicators using spatial scan statistics, Environmental management, vol. 31, no. 6, pp. 764-773, 2003.

L. A. Zadeh, Fuzzy logic, Computer, vol. 21, no. 4, pp. 83-93, 1988.

L. A. Zadeh, Fuzzy sets, Information and Control, vol. 8.

E. H. Mamdani and S. Assilian, An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller, International journal of Man-machine Studies, vol. 7, no. 1, pp. 1-13, 1975.

M. Sugeno and G. Kang, Structure identification of fuzzy model, Fuzzy sets and systems, vol. 28, no. 1, pp. 15-33, 1988.

G1, Brasil tem queda de 44% nos casos de dengue; 7 estados registram alta, 2012. [Online; accessed 15-Maio-2016].




DOI: https://doi.org/10.5540/tema.2018.019.03.405

Article Metrics

Metrics Loading ...

Metrics powered by PLOS ALM

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Trends in Computational and Applied Mathematics

A publication of the Brazilian Society of Applied and Computational Mathematics (SBMAC)

 

Indexed in:

                       

         

 

Desenvolvido por:

Logomarca da Lepidus Tecnologia