35 temas de TCC em Sistemas Preditivos de Saúde Pública
- Prof. Bruna
- há 4 dias
- 3 min de leitura
Os sistemas preditivos em saúde pública estão revolucionando a forma como governos, hospitais e organizações analisam dados para prevenir surtos, otimizar recursos e melhorar a qualidade dos serviços. A análise preditiva, associada à inteligência artificial, machine learning e big data, permite prever riscos, identificar padrões e agir antes que problemas se agravem.Para estudantes e pesquisadores, este campo oferece um vasto leque de temas para Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com foco tanto em tecnologia quanto em políticas públicas.
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Modelagem preditiva para detecção precoce de surtos epidemiológicos.
Uso de inteligência artificial para prever demanda hospitalar em emergências.
Algoritmos de aprendizado de máquina aplicados à previsão de doenças crônicas.
Previsão de internações por doenças respiratórias usando big data.
Sistemas preditivos para identificação de áreas de risco de dengue e zika.
Aplicação de redes neurais para prever taxas de vacinação em populações vulneráveis.
Análise preditiva para otimização da distribuição de vacinas em campanhas públicas.
Uso de dados geoespaciais para prever propagação de doenças infecciosas.
Sistemas preditivos para monitoramento da saúde mental da população.
Modelos preditivos para estimar mortalidade infantil em regiões de risco.
Previsão de surtos de gripe com base em dados de redes sociais.
Sistemas preditivos para avaliação do impacto de políticas públicas de saúde.
Machine learning para previsão de casos de tuberculose em áreas urbanas.
Modelagem de risco para doenças cardiovasculares em populações específicas.
Sistemas preditivos para gerenciamento de estoque de medicamentos essenciais.
Previsão de atendimentos em unidades de pronto-socorro usando análise preditiva.
Aplicação de algoritmos preditivos no planejamento de leitos hospitalares.
Uso de IoT para coleta de dados e previsão de indicadores de saúde pública.
Análise preditiva para controle de infecções hospitalares.
Modelos preditivos para avaliar riscos de desnutrição infantil.
Sistemas preditivos para análise de impactos de mudanças climáticas na saúde.
Previsão de resistência antimicrobiana em populações de risco.
Aplicação de deep learning na previsão de complicações em gestantes.
Sistemas preditivos para otimizar campanhas de prevenção ao HIV/AIDS.
Previsão de surtos de doenças zoonóticas em áreas rurais.
Modelagem preditiva para identificar regiões com déficit de profissionais de saúde.
Análise preditiva para prever custos com internações hospitalares.
Uso de dados preditivos para avaliar eficácia de programas de vacinação.
Sistemas preditivos para monitorar qualidade da água e riscos à saúde.
Algoritmos para prever impacto de desastres naturais na saúde pública.
Previsão de surtos de doenças transmitidas por alimentos.
Aplicação de análise preditiva em políticas de saúde mental preventiva.
Sistemas preditivos para identificar populações vulneráveis em emergências sanitárias.
Modelagem preditiva para priorização de atendimentos em filas do SUS.
Previsão de epidemias sazonais usando séries temporais e IA.
FAQ – Sistemas Preditivos em Saúde Pública
1. O que são sistemas preditivos em saúde pública?
São ferramentas tecnológicas que utilizam dados históricos e atuais para prever cenários futuros de saúde, permitindo ações preventivas.
2. Por que estudar sistemas preditivos é relevante para TCC?
Porque eles unem tecnologia, análise de dados e políticas públicas, áreas estratégicas e em crescimento no Brasil e no mundo.
3. Quais tecnologias são mais usadas?
Machine learning, inteligência artificial, big data, IoT e geoprocessamento.
4. Dá para fazer um TCC apenas com análise de dados públicos?
Sim. Diversos bancos de dados, como DATASUS e IBGE, permitem análises robustas sem custo.
5. É preciso saber programação para trabalhar com sistemas preditivos?
Não obrigatoriamente, mas conhecimentos básicos em Python, R ou SQL podem ajudar bastante.
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