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O suicídio é um problema sério de saúde pública global e está entre as principais causas de morte no mundo. No Brasil, as taxas de suicídio tiveram crescimentos alarmantes e continuam aumentando. Algumas políticas públicas foram implementadas para prevenir o aumento de casos de suicídio. Apesar disso, estudos na área apontam que tais medidas não são o suficiente para causar a redução dos casos. A coleta e análise dos dados de suicídio são importantes para criar e reavaliar processos de monitoramento e prevenção das tentativas de suicídio. O objetivo deste projeto de mestrado é contribuir para o reconhecimento de padrões temporais de casos de suicídio no Brasil a partir dos dados de óbitos por suicídio divulgados pelo DATASUS, utilizando uma abordagem baseada em séries temporais. As principais etapas deste trabalho envolvem a coleta dos dados e modelagem das séries temporais, disponibilização de uma base de dados pré-processada contendo os dados de casos diários de suicídio do Brasil, análise exploratória das séries temporais, busca de similaridade entre sequências de séries temporais; aplicação de {clustering} de séries temporais; mineração de padrões de subsequências de séries temporais, integração de dados multimodais e finalmente, a avaliação dos resultados obtidos. Espera-se identificar padrões temporais inerentes às séries temporais para auxiliar no entendimento do comportamento dos casos de suicídio nos estados e regiões do Brasil.

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Suicide is a serious global public health problem and is among the leading causes of death in the world. In Brazil, suicide rates have seen alarming increases and continue to rise. Some public policies have been implemented to prevent the rise in suicide cases. Despite this, studies in the field indicate that such measures are not enough to cause a reduction in cases. The collection and analysis of suicide data are important for creating and reevaluating monitoring and prevention processes for suicide attempts. The goal of this master's project is to contribute to the recognition of temporal patterns of suicide cases in Brazil from suicide deaths data published by DATASUS, using a time series-based approach. The main steps of this work are the collection of data and modeling of time series, provision of a pre-processed database containing daily suicide cases data from Brazil, exploratory analysis of the time series, similarity search between time series and application of clustering; mining of time series subsequence patterns, integration of multimodal data, and finally, the evaluation of the results obtained. It is expected to identify inherent temporal patterns in the time series to assist in understanding the behavior of suicide cases in the states and regions of Brazil.

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Authors

#	Name
1	Victor Klann(victor.klann@usp.br)
2	Elaine Sousa(parros@icmc.usp.br)

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Reference

#	Reference
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