The application of data mining by classification in a database of notified covid-19 cases in Manaus-AM

Fábio Gomes Cantuário; Luiz Eduardo Santos de Araújo; Rilmar Pereira Gomes; David Barbosa de Alencar

doi:10.31686/ijier.vol9.iss4.3060

Authors

Fábio Gomes Cantuário Graduate department of the university center - FAMETRO
Luiz Eduardo Santos de Araújo Graduate department of the university center - FAMETRO
Rilmar Pereira Gomes Graduate department of the university center - FAMETRO
David Barbosa de Alencar Graduate department of the university center - FAMETRO

DOI:

https://doi.org/10.31686/ijier.vol9.iss4.3060

Keywords:

COVID-19, MySql, KDD, Weka, Workbench, Data Mining

Abstract

This scientific article aims to present information on the cases of comorbidity that most aggravate the symptoms of SARS-CoV-2 (Covid 19) with data extracted from the database of the official website of the Ministry of Health, which defined a system to monitor the information detected in the diagnoses of each patient. Since the beginning of the pandemic, the city of Manaus has suffered great consequences in relation to the SARS-CoV-2 virus (Covid-19). predicting patients at higher risk of death. We describe the origin and spread of the virus and the use of the SGBD software MySql and MySql Workbench to improve data in the selection and pre-processing, with the resources of the weka tool for knowledge learning, ending with the objective achieved in the classification of comorbidities that further aggravate the clinical conditions.

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