Impactos econômicos da covid-19 no mercado odontológico privado no Estado do RS : o desenvolvimento e avaliação de um app low code de data science no knime - Moreira, Rogério de Freitas (2023)
Introdução: Nesta pesquisa foi construída uma aplicação de Ciência de Dados na plataforma Knime, para a investigação e análise dos impactos econômicos da COVID-19 durante os seus primeiros 16 meses da pandemia, em consultórios odontológicos privados do Estado brasileiro do Rio Grande do Sul (RS). Objetivo: Desenvolver e avaliar um aplicativo na plataforma analítica Knime visando identificar e interpretar relações entre diferentes variáveis, presentes em diferentes DBs com dados da distribuição e severidade dos casos de COVID-19 no RS, para inferir se estas variáveis estão associadas com métricas específicas relacionadas ao impacto econômico da pandemia no mercado-alvo. Métodos: Todo o app foi construído no Knime, e todas as etapas foram executadas nele. Foram calculadas as seguintes métricas da COVID-19: a) Incidência, para mensurar a disseminação; b) Taxa de Hospitalização, para avaliar casos severos; e c) Taxa de Letalidade, para quantificar casos extremos. Os 497 municípios do Estado foram clusterizados segundo estas métricas mensais. Também foi aplicada em consultórios privados uma survey sobre retração do mercado. O cruzamento destas fontes de dados permitiu a seleção, configuração, aplicação e comparação da performance de 5 diferentes algoritmos de regressão (linear; polinomial de graus 2, 3 e 4; e logística) e 5 de classificação (k-NN; SVM; Naïve Bayes; MLP e AutoML) para avaliar quais deles tiveram os melhores desempenhos na predição dos efeitos econômicos em função das métricas da COVID-19. Mostrou-se o desenvolvimento de uma abordagem no Knime para um processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD) pelo cruzamento de dados de diferentes fontes (aparentemente não relacionadas). A comparação entre performances, para este dataset, indicou que nenhum algoritmo de regressão, e nem o k-NN ou o SVM alcançaram boas performances; Naïve Bayes teve previsões apenas medianas; porém os algoritmos MLP e AutoML tiveram excelentes níveis de acerto nas predições feitas, respectivamente de 98,18% e de 100%. Conclusão: O aplicativo foi construído com sucesso, porém a escassez de respostas à survey comprometeu a validade externa dos resultados da pesquisa, a qual permitiria predições amplamente acertadas e verificáveis no mercado-alvo. Não foi possível identificar associações estatísticas inequívocas entre as métricas da COVID-19 e dos fluxos nos consultórios. Porém ficou preservada a validade interna, legitimando a contento o objetivo da construção de todo um app no Knime, flexível e facilmente adaptável a outras questões de pesquisa e a outras bases de dados, mesmo por usuários sem treinamento formal em linguagens de programação. Outra meta atingida pela clusterização foi a de constatar a existência de 3 a 4 subgrupos a cujos membros pudessem ser aplicadas políticas similares no enfrentamento dos efeitos pesquisados.