Projeto 500 Cities: Detecção de Comunidades Utilizando Algoritmos de Clusterização

Abstract

A saúde pública é uma extensa área com problemas complexos e que constantemente necessita de bastantes investimentos. Frequentemente, os órgãos governamentais enfrentam desafios para entender como oferecer melhores serviços de saúde e prevenir epidemias futuras. Métodos preventivos têm sido até o momento a melhor opção para controlar doenças e epidemias ou mesmo extingui-las. Este trabalho utilizou dados epidemiológicos provenientes do projeto 500 Cities e técnicas de agrupamento (clusterização) de dados para identificar comunidades com características relevantes para dar suporte na prevenção de epidemias e doenças.