O uso de Redes Neurais Artificiais no diagnóstico de fatores gerenciáveis na Atenção Primária à Saúde no Brasil

Autor: Rodrigo Siqueira-Batista, Fabio Ribeiro Cerqueira, Marco Aurélio Marques Ferreira, Kerla Fabiana Dias Cabral, Bruna Rodrigues de Freitas
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Research, Society and Development; Vol. 10 No. 1; e31010111740
Research, Society and Development; Vol. 10 Núm. 1; e31010111740
Research, Society and Development; v. 10 n. 1; e31010111740
Research, Society and Development
Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)
instacron:UNIFEI
ISSN: 2525-3409
DOI: 10.33448/rsd-v10i1.11740
Popis: The social determinants of health are relevant in the main strategies of Primary Health Care. However, it is known the difficulties of the health sector to overcome the factors that negatively interfere with the health of the population. Thus, it was aimed to create a computer model to present in detail the factors that somehow are related to the Primary Health Care, enabling public health managers to make decisions efficiently. Using artificial neural networks, it was possible to create a classifier model that could show which variables are related to the efficiency in Primary Care and which lead to inefficiency. Moreover, it was used the NICeSim simulator as a tool to evaluate the behavior of each variable identified as relevant to the efficiency in Primary Care of cities. The results demonstrate that the created model was superior to previously proposed models. Furthermore, our model has been demonstrated to be very effective in identifying variables that affect Primary Health. The created model shows that factors, such as illiteracy and welfare programs, considerably affect the efficiency of health care, reinforcing the argument that the focus of the public policies should be dealt in an intersectoral way, improving the factors that positively influence the population health. Los determinantes sociales de la salud son relevantes en las principales estrategias de Atención Primaria de Salud. Sin embargo, se conocen las dificultades del sector de la salud para superar los factores que interfieren negativamente con la salud de la población. Por lo tanto, su objetivo fue crear un modelo de computadora para presentar en detalle los factores que de alguna manera están relacionados con la Atención Primaria de Salud, permitiendo a los gerentes de salud pública tomar decisiones de manera eficiente. Utilizando redes neuronales, fue posible crear un modelo clasificador que pudiera mostrar qué variables están relacionadas con la eficiencia en Atención Primaria y cuáles conducen a la ineficiencia. Los resultados demuestran que el modelo creado fue superior a los modelos que ya se utilizaron una vez que mostraron una mayor precisión en la ubicación de las variables que afectan la salud primaria. Concluyó que factores como el analfabetismo y los programas de asistencia social afectan considerablemente la eficiencia de la atención de la salud. Os determinantes sociais da saúde são relevantes nas principais estratégias da Atenção Primária à Saúde. No entanto, sabe-se das dificuldades do setor saúde em superar os fatores que interferem negativamente na saúde da população. Assim, objetivou-se criar um modelo computacional para apresentar em detalhes os fatores que de alguma forma estão relacionados à Atenção Primária à Saúde, possibilitando aos gestores de saúde pública a tomada de decisões de forma eficiente. Utilizando redes neurais, foi possível criar um modelo de classificador que pudesse mostrar quais variáveis estão relacionadas à eficiência na Atenção Básica e quais levam à ineficiência. Os resultados demonstram que o modelo criado foi superior aos modelos já utilizados, uma vez que mostrou maior precisão na localização das variáveis que afetam a Saúde Primária. Concluiu que fatores como analfabetismo e programas de bem-estar afetam consideravelmente a eficiência dos cuidados de saúde.
Databáze: OpenAIRE
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