Dissertação
{en_GB=Forecasting COVID-19: Predicting the number of patients admitted at IMU and ICU} {} EVALUATED
{pt=Nas últimas décadas tem havido um número crescente de epidemias. Embora os universos tecnológico e de saúde nunca tenham estado tão evoluídos, a tendência é de que as epidemias não só vão ocorrer tão frequentemente, como também vão ser mais difíceis de prevenir. Há uma clara necessidade para que os sistemas de saúde se preparem de modo a gerir situações pandémicas em todo o mundo. No entanto, a falta de recursos em muitos países e o agravamento do cenário vivido durante emergências médicas, contribuem para a urgência e obrigação de prever o comportamento futuro de uma doença. Um modelo suficientemente exato fornece informação sobre a evolução futura da doença, o que permite criar estratégias de prevenção através de medidas governamentais e médicas. Esta dissertação focase na estimativa da evolução dos números de doentes internados na medicina interna e nos cuidados intensivos em Portugal, uma vez que estes são os que colocam maior pressão no Serviço Nacional de Saúde (SNS) e a sua previsão pode contribuir significativamente para o decréscimo de óbitos. Para a construção do modelo de previsão foram, primeiramente, regularizadas as observações recolhidas desde o início da pandemia, recorrendo a um filtro, o que resultou numa função associada a um erro experimental. Uma vez os dados regularizados, foi possível aproximar observações passadas recorrendo ao método dos mínimos quadrados ponderados e, usando extrapolação, realizar previsões baseadas em comportamento histórico. Todos os resultados obtidos foram testados, analisados e minuciosamente discutidos, de onde foram retiradas várias possibilidades associadas a erros experimentais baixos., en=There has been an increasing number of epidemics over the last few decades. Although technological and health realities have never been as evolved, the tendency is that epidemics will not only occur as, or more, frequently but also that they will become harder to prevent. There is an obvious requirement for health systems to be prepared and adapted to be able to manage pandemic situations worldwide. However, the lack of resources in various countries and the worsened scenario lived through during medical emergencies contribute to the almost mandatory forecasting of the disease’s behaviour. A sufficiently accurate forecast model aims to predict future values which can be prevented and regulated through governmental and medical measures and provides the necessary information to strategize accordingly. This dissertation focuses on the estimation of future values on the number of patients admitted at IMU and ICU services daily in Portugal since these are the cases which strain the NHS, and their forecast can significantly reduce the number of casualties. To build a forecasting model, the first step was to regularize the observations collected since the beginning of the pandemic, resorting to a filter, which resulted in a function with an obtained rather low error. With the data regularized, it was possible to approximate the past measurements through a weighted least squares technique, and using extrapolation, and conduct forecasts based on historical data. All obtained and tested results were analysed and thoroughly discussed, and various possible solutions were achieved, presenting very small errors.}
novembro 10, 2021, 17:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia e Gestão (DEG)
Professor Catedrático