{"id":30674335,"url":"https://github.com/vortex2jm/degue-regional-clustering","last_synced_at":"2025-09-01T07:07:46.251Z","repository":{"id":305051116,"uuid":"1015670558","full_name":"vortex2jm/degue-regional-clustering","owner":"vortex2jm","description":"Computational intelligence applied to health","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-08-01T18:24:18.000Z","size":9552,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":0,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-08-01T20:39:28.482Z","etag":null,"topics":["brazil","dbscan","dengue","kmeans","spectral-clustering"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"https://drive.google.com/file/d/1g67yldskNyKCCueERPNNmAIna0pPEPwv/view?usp=drive_link","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/vortex2jm.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null}},"created_at":"2025-07-07T21:31:34.000Z","updated_at":"2025-08-01T18:24:22.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-07-18T04:45:56.671Z","dependency_job_id":"f859240f-b562-4805-9ffd-19818c584df7","html_url":"https://github.com/vortex2jm/degue-regional-clustering","commit_stats":null,"previous_names":["vortex2jm/risk_profile_identifier","vortex2jm/degue-regional-clustering"],"tags_count":null,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/vortex2jm/degue-regional-clustering","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/vortex2jm%2Fdegue-regional-clustering","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/vortex2jm%2Fdegue-regional-clustering/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/vortex2jm%2Fdegue-regional-clustering/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/vortex2jm%2Fdegue-regional-clustering/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/vortex2jm","download_url":"https://codeload.github.com/vortex2jm/degue-regional-clustering/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/vortex2jm%2Fdegue-regional-clustering/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":273086448,"owners_count":25043339,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","status":"online","status_checked_at":"2025-09-01T02:00:09.058Z","response_time":120,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["brazil","dbscan","dengue","kmeans","spectral-clustering"],"created_at":"2025-09-01T07:07:45.485Z","updated_at":"2025-09-01T07:07:46.240Z","avatar_url":"https://github.com/vortex2jm.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Análise e Modelagem de Casos de Dengue no Brasil com Inteligência Computacional 🦟\n\nEste repositório contém o módulo de **aprendizado não supervisionado (clusterização)** de um projeto mais amplo voltado à análise e modelagem de dados sobre a Dengue no Brasil utilizando técnicas de inteligência computacional. \n\nO estudo incluiu abordagens supervisionadas e não supervisionadas, sendo elas:\n - Previsão de surtos com base na série histórica por meio de regressão preditiva.\n - Clusterização de métricas agregadas por municípios para a identificação de correlação entre perfis socioclínicos e regionais.\n\nPara acessar o projeto completo, com todas as análises e código, visite o [repositório principal](https://github.com/intel-comp-saude-ufes/2025-1-P1-analise-e-modelagem-de-casos-de-dengue-no-brasil).\n\n📄 Leia o [artigo do projeto](https://drive.google.com/file/d/1g67yldskNyKCCueERPNNmAIna0pPEPwv/view?usp=drive_link) para mais detalhes.\u003cbr\u003e\n🎥 Confira também a apresentação em [vídeo](https://www.youtube.com/watch?v=Htf6eG-Vn2I).\n\nEste projeto foi desenvolvido no âmbito da disciplina de Inteligência Computacional em Saúde, ministrada pelo professor [Andre Pacheco](https://github.com/paaatcha). \n\n## Sumário\n - [Base de dados](#base-de-dados)\n - [Instruções de uso](#instruções-de-uso)\n   - [Repositório e Dados](#repositório-e-dados)\n   - [Ambiente Virtual](#ambiente-virtual)\n   - [Dependências](#dependências)\n   - [Execução](#execução)\n - [Notas](#notas)\n\n## Base de dados\nOs dados utilizados neste projeto foram obtidos a partir do portal OpenDataSUS, mantido pelo Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS) do Ministério da Saúde do Brasil. A partir do conjunto de dados “Árboviroses/ Dengue”, foram obtidos registros referentes às notificações de dengue, conforme coletados pelo Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN).\n\nOs arquivos, disponibilizados em formato CSV, organizam notificações individuais por ano. Cada linha da base de dados representa uma notificação individual de dengue, incluindo informações sobre sinais e sintomas clínicos, comorbidades, idade, sexo, raça/cor, escolaridade, datas de início dos sintomas, notificação e evolução do caso, além de local de residência e notificação. O dicionário de dados oficial do SINAN foi utilizado como referência para interpretação e padronização das variáveis incluídas na análise.\n\nTanto os **dados** como o **dicionário** podem ser encontrados [aqui](https://opendatasus.saude.gov.br/dataset/arboviroses-dengue).\n\n## Instruções de uso\nPor se tratarem de arquivos `.ipynb`, podem ser executados em diversos ambientes. Todavia, recomendamos fortemente a utilização do [JupyterLab](https://jupyter.org/install) ou da [extensão](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsai.jupyter) do Jupyter para VSCode.\n\n### Repositório e Dados\nFaça o *download* do projeto:\n```bash\ngit clone https://github.com/intel-comp-saude-ufes/2025-1-P1-analise-e-modelagem-de-casos-de-dengue-no-brasil.git \u0026\u0026 cd 2025-1-P1-analise-e-modelagem-de-casos-de-dengue-no-brasil\n```\n - Faça o *download* dos *datasets* `.csv` de 2016 à 2025 [aqui](https://opendatasus.saude.gov.br/dataset/arboviroses-dengue).\n - Mova-os para o diretório [./data](./data/)\n\n### Ambiente virtual\nCrie um ambiente virtual para isolar as dependências do projeto.\n```bash\npython3 -m venv venv\n```\n```bash\nsource venv/bin/activate\n```\n\n### Dependências\nInstale as dependências.\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\nCaso opte pela utilização do JupyterLab:\n```bash\npip install jupyterlab\n```\n\n### Execução\nSe estiver usando a extensão do Jupyter para VSCode, basta abrir os arquivos e clicar em `Run All`. Caso esteja no JupyterLab, execute:\n```bash\njupyter lab\n```\ne siga o mesmo procedimento.\n\n## Notas\n - Os gráficos resultantes das análises são gerados em [./charts](./charts/).\n - É recomendável que execute os scripts em um computador com pelo menos **16GB RAM**.\n - Os detalhes de implementação estão documentados nos códigos.\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fvortex2jm%2Fdegue-regional-clustering","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fvortex2jm%2Fdegue-regional-clustering","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fvortex2jm%2Fdegue-regional-clustering/lists"}