RESULTADOS O protótipo do MultiMapas foi testado com os dados de notificação de dengue e ações de controle de vetores referentes ao ano de 2018 no Município de São Carlos. Ométodo MultiMapas possibilitou também a interpretação visual da informações dispostas em formato espacial (2D) ou georreferenciadas. A consistência dos dados e mesmo as correlações entre eles podem ser descobertas ou verificadas de forma visual.Os painéis gerados pelo Multimapas apresentaram agrupamentos das notificações e em paralelo aos locais com casos confirmados, permitindo a visualização com variação de painéis no tempo-espaço, além do cruzamento das informações das atividades realizadas para vigilância e controle do Mosquito Aedes aegypti. Os resultados sintetizam grandes conjuntos de dados em painéis, beneficiando a interpretação conjunta das informações por profissionais de diferentes núcleos de formação. CONSIDERAÇÕES FINAIS A utilização de novas tecnologias é considerada uma importante ferramenta de gestão para a melhoria dos processos de trabalho. As informações consolidadas pelo método Multimapas possibilita um melhor entendimento dos fatores, da dinâmica de dispersão dos vetores, da disseminação do vírus da Dengue, detecção das áreas mais críticas, o planejamento das ações, a tomada de decisões em tempo hábil e a melhoria da assistência prestada aos munícipes, com o objetivo de reduzir o impacto das epidemias na população, particularmente na redução da morbidade e mortalidade por estas doenças. Referências Bibliográficas - Rawat, Waseem and Wang; Zenghui. Convolutional Neural Networks for Image Classification: A Comprehensive Review. Neural Computation. 29:9, 2352-2449, 2017. -SOARES, Antonio; SANTOS, Valéria; TOLEDO, Claudio Fabiano Motta; OSÓRIO, Fernando Santos; DELBEM, Alexandre Claudio Botazzo. ND-NCD: environmental characteristics recognition and novelty detection for mobile robots control and navigation. Communications in Computer and Information Science[S.l: s.n.], 2016.Disponível em: DOI: 10.1007/978-3-319-47247-8_12. - BESSANI, Michel; FANUCCHI, Rodrigo Zempulski; DELBEM, Alexandre Claudio Botazzo; MACIEL, Carlos Dias. Impact of operators’ performance in the reliability of cyber-physical power distribution systems. IET Generation, Transmission and Distribution, Stevenage, United Kingdom, IET, v. 10, n. 11, p. 2640-2646, 2016. Disponível em: < http://dx.doi.org/10.1049/ iet-gtd.2015.1062 > DOI: 10.1049/iet-gtd.2015.1062. [5] CARVALHO, H. L. ; GUERRINI, F. M. ; DELBEM, A. Ensemble correlation techniques automates an integrated analysis method for productive networks. Em: EUROGEN, 2019. - SOARES, Antônio; RABÊLO, Ricardo de Andrade Lira; DELBEM, Alexandre Cláudio Botazzo. Optimization based on phylogram analysis. Expert Systems with Applications, Oxford, Elsevier, v. 78, p. 32-50, 2017. Disponível em: < http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2017.02.012 > DOI: 10.1016/j.eswa.2017.02.012. - PINTO, Renê; DELBEM, Alexandre; MONACO, Francisco. Caracterização do perfil de consumo de recursos de programas binários utilizando a técnica DAMICORE. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 13., 2017, Lavras. Anais do XIII Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, may 2017. p. 128134. [8] SOARES, Antonio Helson Mineiro. Algoritmos de estimação de distribuição baseados em árvores filogenéticas. 2014. Tese (Doutorado em Ciências de Computação e Matemática ATENÇÃO BÁSICA 206
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