MODELOS COMPUTACIONAIS FUZZY PARA AVALIAR EFEITOS DA POLUIÇÃO DO AR EM CRIANÇAS

RESUMO

Objetivo:

Construir um modelo computacional fuzzy para estimar o número de internações de crianças até 10 anos por doenças respiratórias, com base nos dados de poluentes e fatores climáticos da cidade de São José do Rio Preto, Brasil.

Métodos:

Foi construído modelo computacional utilizando a lógica fuzzy. O modelo tem 4 entradas, cada uma com 2 funções de pertinência gerando 16 regras, e a saída com 5 funções de pertinência, baseado no método de Mamdani, para estimar a associação entre os poluentes e o número de internações. Os dados de internações, de 2011-2013, foram obtidos no Departamento de Informática do Sistema de Saúde (DATASUS) e os poluentes material particulado (PM₁₀) e dióxido de nitrogênio (NO₂), a velocidade do vento e a temperatura foram obtidos pela Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (Cetesb).

Resultados:

Foram internadas 1.161 crianças no período analisado, e a média dos poluentes foi 36 e 51 µg/m³ - PM₁₀ e NO₂, respectivamente. Os melhores valores da correlação de Pearson (0,34) e da acurácia avaliada pela curva Receiver Operating Characteristic - ROC (NO₂ - 96,7% e PM₁₀ - 90,4%) foram para internações no mesmo dia da exposição.

Conclusões:

O modelo mostrou-se eficaz na predição do número de internações de crianças, podendo ser utilizado como ferramenta na gestão hospitalar da região estudada.

Palavras-chave:
Lógica fuzzy; Poluentes do ar; Doenças respiratórias; Material particulado; Dióxido de nitrogênio