1) O modelo de predição de taxa de mortalidade neonatal, busca prever, baseado no histórico dos últimos 5 anos de dados, a taxa de mortalidade neonatal para 1, 2, 3 e 4 meses a frente para uma determinada região de saúde. Apesar de estar ainda em fase ALPHA (testes iniciais), o modelo apresenta resultados promissores com um Erro Quadrático Médio (EQM), em relação à taxa de mortalidade neonatal real, igual a 0.361, 0.832, 1.083, 1.16 para a predição de 1, 2, 3 e 4 meses à frente, respectivamente. Mais importante que o EQM, as curvas de predição do modelo são capazes de indicar com bom grau de confiabilidade a tendência (subida ou descida) na taxa de mortalidade neonatal.
2) O modelo é baseado em uma metodologia metodologia própria que combina os conceitos de médias móveis e previsões de séries temporais (altamente utilizada no mercado de ações) e utiliza como atributos de entrada a mortalidade na região bem como atributos ligados à infraestrutura para atendimento de saúde da mãe e do bebê ( número de Unidades Básicas de Saúde, número de incubadoras, número de Unidades de Tratamento Intensivo Neonatais), além de informações ligadas ao grau de instrução das mães. É importante notar que, apesar de para fins didáticos o gráfico abaixo apresentar predições para meses passados, a principal função do modelo (sua aplicação em um cenário real) é predizer, a partir do mês atual, quais serão as taxas de natalidade futuras.
3) A visualização abaixo, mostra o comportamento do modelo para as principais cidades brasileiras ao longo de 64 meses. O gráfico deve ser lido da seguinte forma: ao escolher a região de saúde no alto da página, o eixo Y mostrará a taxa de mortalidade neonatal da região enquanto o eixo X mostra um intervalo de 64 meses (terminando em 12/2016). As curvas verde, vermelha, roxa, azul e amarela representam, respectivamente, a curva real, a previsão para 1, 2, 3 e 4 meses a frente. Ao se passar o cursor do mouse sobre a curva, é possível visualizar exatamente o ponto representado (mês/ano) bem como a taxa de mortalidade para aquele ponto do gráfico. Há ainda uma barra temporal (de 1 a 64) e os botões de Iniciar e Parar , que servem para uma visão interativa de crescimento das curvas ao longo dos meses.
4) EXEMPLO: tomemos como exemplo a região de saúde de São Paulo. Ao analisarmos o ponto do mês 02/2015 (no eixo X) na curva real (verde tracejado), a taxa de mortalidade real registrada é de 5.35, uma queda quando comparada à taxa de 5.6 registrada em 01/2015. A predição de 1 mês à frente (mês 03/2015 da curva vermelha e a qual foi realizada no mês 02/2015 tomando como base o histórico dos últimos 5 anos até àquela data) foi de 5.52, também indicando uma queda em relação ao ponto anterior da mesma curva vermelha, que era de 5.99 (mês 02/2015). A predição de 2 meses à frente (mês 04/2015 da curva roxa e a qual foi realizada no mês 02/2015 tomando como base o histórico dos últimos 5 anos até àquela data) foi de 5.67, também indicando uma queda em relação ao mês 02/2015 da mesma curva roxa, que era de 7.2.