Previsão de novos casos de sífilis adquirida no Brasil utilizando os modelos Autorregressivo Integrado de Médias Móveis Sazonal (SARIMA) e de Memória em Curto e Longo Prazo (LSTM)

Resumo

Objetivo: estimar novos casos de sífilis adquirida no Brasil, utilizando os modelos Autorregressivo Integrado de Médias Móveis Sazonal (SARIMA), de Memória em Curto-Longo Prazo (LSTM) e a média aritmética entre eles. Métodos: foram analisados dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação referentes às notificações mensais entre 2014 e 2023. A validação utilizou o Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE), a Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) e o Erro Absoluto Médio (MAE). Resultados: a série apresentou tendência crescente e sazonalidade anual. Foi não estacionária (ADF p = 0,659) e exibiu autocorrelação (Ljung-Box p < 0,001). O modelo SARIMA (0,1,2)(0,0,1)[12] e LSTM foram comparados. Ambos apresentaram resíduos aleatórios (Ljung-Box: SARIMA p = 0,068; LSTM p = 0,321). As métricas foram próximas, com leve vantagem do SARIMA (RMSE 2.232 vs 2.422; MAE 1.891 vs 1.922; MAPE 10%). A média aritmética obteve melhores resultados em todos os índices de erro e independência do ruído. As previsões do SARIMA estabilizam em 19,8 mil casos a partir de março de 2025, enquanto as do LSTM declinam até 18,96 mil no mesmo período. Observaram-se tendência de
aumento em todos os recortes populacionais e só existiu presença de autocorrelação dos dados no recorte de região, indicando necessidade de ver o todo para compreensão das partes. Conclusões: ambos os modelos foram adequados para estimar casos de sífilis adquirida, sem diferença marcante de precisão, com a média aritmética aumentando ainda mais a confiabilidade das previsões.