Análise de Características a Partir do Classificador MLP Para Auxílio no Diagnóstico da COVID-19

Abstract

A Inteligência Artificial (IA) tem ganhado destaque nas mais variadas áreas da ciência. Nessa perspectiva sabe-se que a COVID-19 é uma doença que pode causar desde resfriados comuns a doenças mais graves como a Sindrome Aguda Respiratória Severa (SARS). Este trabalho objetiva fazer uma análise de características baseada na rede neural MultiLayer Perceptron (MLP) utilizando técnicas de feature selection para o pré-diagnóstico da doença COVID-19. A metodologia foi baseada em técnicas de features selection e na utilização de uma base de dados pública. Os resultados foram expressivos tendo em vista que o feature selection escolheu atributos de acordo com a métrica da rede neural MLP, enfatizando os de maior relevância para a acurácia.