Banca de DEFESA: MÁRCIO ANDRÉ NEVES BASTOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MÁRCIO ANDRÉ NEVES BASTOS
DATA : 23/08/2023
HORA: 14:30
LOCAL: Laboratório de Suporte à Decisão - LSD/IEG-UFOPA
TÍTULO:

MODELAGEM DE UM ÍNDICE DE VIOLÊNCIA RELACIONADO A SAÚDE PÚBLICA UTILIZANDO TÉCNICAS DE AGRUPAMENTO E ANÁLISE ESPACIAL

PALAVRAS-CHAVES:

ANALISE; VIOLENCIA; SAUDE PUBLICA; GEOPACIALIZALÇAO, MINERAÇÃO

PÁGINAS: 29
RESUMO:

Nos últimos anos, o Sistema Único de Saúde (SUS) demonstrou a necessidade de desenvolver respostas adequadas aos efeitos crescentes da violência nas mais diversas regiões do Brasil. Há casos diários de pessoas com lesões de algum tipo de ocorrência violenta, porém o aumento desses casos requer a análise de formas para que o sistema de saúde trate não só as ocorrências, mas também formas de as prevenir. Neste trabalho, foi modelado um índice de violência (IV) baseado em técnicas de agrupamento e análise espacial, onde ocorrências da polícia militar foram analisadas, para identificar seus registros, nomenclatura e georreferenciamento. A pesquisa foi realizada no município de Santarém PA, localizado na região amazônica do norte do Brasil. As ocorrências foram coletadas nos sistemas da Polícia Militar no período de 6 meses, contados de janeiro a junho de 2018. Elas foram mapeadas através de um Sistema de Informações Geográficas. Para a construção de mapas temáticos, o software QGIS foi utilizado, o software Orange foi usado para aplicar o algoritmo k-means responsável por realizar a formação dos cluster utilizando o IV dos setores censitários. O IV foi formado a partir da identificação das ocorrências da polícia militar, relacionando as ocorrências com emprego de violência a violência relacionada a saúde. Utilizando o código penal brasileiro, essas ocorrências foram classificadas e agrupadas de acordo com sua gravidade e tempo de reclusão aplicado a contravenção penal. Como resultado, o processo de agrupamento teve como dados 11 variáveis representando 8 níveis de violência. As variáveis identificadas foram atribuídas pesos de forma gradativa de acordo com o nível que se classificaram, para formar o IV, e feito uma média ponderada das ocorrências de cada setor, com base nos pesos de cada uma das variáveis. Após a construção do IV dos setores censitários, foi realizado com ajuda do algoritmo K-means a organização de 4 (quatro) cluster 4 clusters representando 4 diferentes níveis de intensidade de violência: muito alto, alto, baixo e muito baixo. Concluímos que o uso de inteligência artificial com técnicas de agrupamento e redução da dimensionalidade dos dados, possibilitou a construção de níveis de violência capazes de medir a violência a partir do mapeamento espacial das ocorrências de crimes na região estudada.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1246557 - GUILHERME AUGUSTO BARROS CONDE
Externo ao Programa - 1835583 - RODOLFO MADURO ALMEIDA - UFOPAExterno ao Programa - 1453266 - ADRIANO DEL PINO LINO - UFOPAExterno à Instituição - VALNEY MARA GOMES CONDE - UEPA