Leishmaniose visceral na fronteira Brasil, Bolívia e Paraguai - predição de casos e risco com machine learning

Aug 6, 2026

A leishmaniose visceral (LV), zoonose rural em expansão, tem alcançado áreas urbanas e se consolidado como um problema crescente de saúde pública no continente americano. Este estudo retrospectivo analisa séries temporais de casos notificados e confirmados e de óbitos entre 2016 e 2021, no estado do Mato Grosso do Sul e em países limítrofes (Bolívia e Paraguai), empregando técnicas de machine learning. Os resultados evidenciam incidência elevada na Bolívia, letalidade relevante no Paraguai e aumento de casos pediátricos, orientando intervenções e redução da disseminação.

IdiomaPortuguese

CategoriaSaúde e Cuidados

FormatoPDF

Páginas23

Tempo de leitura35 min

AcessoDownload gratuito

Índice

Introdução

Epidemiologia e expansão geográfica

Transmissão e vetor

Manifestações clínicas e impacto

Métodos e análise

Delineamento retrospectivo e séries temporais

Período e fontes de casos e óbitos

Aplicação de machine learning

Resultados e implicações

Bolívia: incidência e propagação

Paraguai: letalidade e casos pediátricos

Direcionamento de intervenções

214 LEISHMANIOSE VISCERAL NA FRONTEIRA BRASIL, BOLIVIA E PARAGUAI: PREDIÇÃO DE CASOS E RISCO COM MACHINE LEARNING Eliza Miranda Ramos, Laura Elis Aguero Reis, Alexandra Maria Almeida Carvalho [elizamirandaramos@gmail.com](elizamirandaramos@gmail.com) RESUMO: Nos últimos anos em torno de 12 milhões de pessoas no mundo foram diagnosticadas com leishmaniose visceral. Objetivos: Conduzir uma análise descritiva, empregando técnicas de machine learning, sobre o quadro epidemiológico da leishmaniose visceral (LV) no estado do Mato Grosso do Sul (BR) e nas nações limítrofes, Bolívia e Paraguai. Métodos: Este estudo epidemiológico, retrospectivo de séries temporais com registros de casos notificados e confirmados de LV e óbitos em residentes do Estado do Mato Grosso do Sul (BR) e dos países vizinhos, Bolívia e Paraguai, no período de 2016 a 2021, com uso de machine learning para análise dos dados. Resultados: Na Bolívia, alta incidência (11,51%) indica rápida propagação. Paraguai revela baixa incidência (2,45%) com letalidade notável (11,1%) e aumento nos casos pediátricos (18%). Conclusão: A exploração deboletins e informativos, aliado ao uso de machine learning, orienta intervenções e reduz adisseminação da doença em regiões afetadas conforme a análise de dados utilizadas no estudo. Palavras Chaves: leishmaniose visceral; áreas de fronteira; neural network; machine learning; bloom filters. VISCERAL LEISHMANIASIS AT THE BORDER BRAZIL, BOLIVIA AND PARAGUAY: PREDICTION OF CASES AND RISKS USING MACHINE LEARNING ABSTRACT: In recent years, around 12 million people worldwide have been diagnosed with visceral leishmaniasis. Objectives: Conduct a descriptive analysis employing machine learning techniques on the epidemiological scenario of visceral leishmaniasis (VL) in the state of Mato Grosso do Sul (Brazil) and in neighboring nations, Bolivia and Paraguay. Methods: This retrospective epidemiological study employed time series data of reported and confirmed LV cases and deaths among residents of Mato Grosso do Sul (BR) and the neighboring countries, Bolívia and Paraguay, from 2016 to 2021, utilizing machine learning for data analysis. Results: In Bolívia, a high incidence rate (11,51%) indicates rapid spread. Paraguay exhibits low incidence (2,45%) with notable lethality (11,1%) and increase in pediatric cases (18%) . Conclusion: The exploration of bulletins and informative materials, coupled with the use of machine learning, guides interventions and reduces the spread of the disease in affected regions according to the data analysis employed in the study. Keywords: Visceral leishmaniasis; border areas; neural network; machine learning; bloom filters. LEISHMANIASIS VISCERAL EN LA FRONTERA DE BRASIL, BOLIVIA Y PARAGUAY: PREDICCIÓN DE CASOS Y RIESGO CON MACHINE LEARNING RESUMEN: En los últimos años, alrededor de 12 millones de personas en el mundo han sido diagnosticadas con leishmaniasis visceral. Objetivos: Realizar un análisis descriptivo, utilizando técnicas de aprendizaje automático, sobre el panorama epidemiológico de la leishmaniasis visceral (LV) en el estado de Mato Grosso do Sul (BR) y en los países vecinos, Bolivia y Paraguay. Métodos: Este estudio epidemiológico retrospectivo de series temporales utiliza registros de casos notificados y confirmados de LV y defunciones en residentes del estado de Mato Grosso do Sul (BR) y de los países vecinos, Bolivia y Paraguay, en el período de 2016 a 2021, con el empleo de aprendizaje automático para el análisis de datos. Resultados: En Bolivia, una alta incidencia (11,51%) indica una rápida propagación. Paraguay muestrauna baja incidencia (2,45%) con una letalidad notable (11,1%) y un aumento en los casos pediátricos (18%) . Conclusión: La exploración de boletines e informes, junto con el uso de aprendizaje automático, orienta intervenciones y reduce la propagación de la enfermedad en regiones afectadas, según el análisis de datos utilizado en el estudio. Revista Saúde e

Perguntas frequentes

Qual é o objetivo do estudo sobre a leishmaniose visceral na fronteira?

Conduzir uma análise descritiva do cenário epidemiológico da leishmaniose visceral no Mato Grosso do Sul e nos países vizinhos, usando técnicas de machine learning.

Quais dados e período foram utilizados na pesquisa?

Foram utilizados registros retrospectivos de séries temporais com casos notificados e confirmados de LV e óbitos, entre 2016 e 2021, na população residente do Mato Grosso do Sul, Bolívia e Paraguai.

Quais principais diferenças epidemiológicas foram observadas entre Bolívia e Paraguai?

Na Bolívia, a incidência foi alta, sugerindo rápida propagação. No Paraguai, a incidência foi baixa, mas houve letalidade notável e aumento de casos pediátricos.

Aug 6, 2026

Carregar por Emma Wilson