ANÁLISE EPIDEMIOLÓGICA DA HANSENIASE UTILIZANDO TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS EM MUNICÍPIO HIPERENDÊMICO NO ESTADO DO PARÁ
Mineração de Dados, Clusterização, Redes Kohonen, Epidemiologia
A hanseníase é uma doença infecciosa granulomatosa crônica causada pelo organismo intracelular obrigatório que afeta principalmente a pele e os nervos periféricos que pode levar a deficiências físicas graves e deformidades se não for diagnosticada e tratadas em seus estágios iniciais. A transmissão e as causas dinâmicas da hanseníase são complexas. A relação entre a pobreza e a hanseníase é uma relação muito próxima, pois boa parte dos locais com os indicadores de vulnerabilidade socioeconômica elevados possuem características muito propicias para a transmissão do bacilo. Em áreas mais vulneráveis, problemas como a falta de conhecimento sobre a doença fazem com que a mesma não seja tratada com sua devida prioridade e as pessoas não diagnosticadas ficam passando a doença para seus comunicantes. Além disso, as casas possuem muitas semelhanças quando se fala de características como: densidade populacional da casa, qualidade de água, renda familiar, escolaridade e local de despejo das fezes e urina. Esses indicadores podem levar as pessoas a ter uma baixa resistência imunológica, juntamente com o local propício para a transmissão do bacilo pode fazer com que aquela região seja hiperendêmica. Este estudo busca utilizar técnicas de inteligência computacional, baseadas em clusterização, para analisar a epidemiologia da hanseníase através da relação dos pacientes e os seus comunicantes no município de Santarém- Pará.