Geo-helminthiasis represent a persistent challenge to public health, especially in regions with
limited sanitation infrastructure. This study analyzed the temporal evolution of these infections
in the state of Alagoas between 2010 and 2021, applying predictive models based on time series.
Prevalence data were extracted from the Schistosomiasis Control Program, focusing on
individuals aged 7 to 17. Three analytical approaches were used: Autoregressive Integrated
Moving Average (ARIMA) models, Error, Trend, and Seasonality (ETS) model, and Holt's
Exponential Smoothing (AEHolt). The performance of the methods was compared using
accuracy metrics such as MAE, RMSE, and MAPE. The results indicated a significant decline
in prevalence, from values over 30% in 2010 to less than 10% in 2021. The AEHolt model
excelled in short-term forecasts (1 and 3 steps), while ARIMA showed greater robustness in
long-term horizons (6 and 12 steps). ETS presented intermediate and consistent performance.
It is concluded that the use of predictive techniques can enhance strategic planning in public
health, guiding intervention policies to mitigate regional inequalities. Strengthening basic
sanitation and health education remains essential for the effective control of geo-helminthiasis.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESAs geo-helmintíases representam um desafio persistente à saúde pública, especialmente em
regiões com infraestrutura sanitária limitada. Este estudo analisou a evolução temporal dessas
infecções no estado de Alagoas entre 2010 e 2021, aplicando modelos preditivos baseados em
séries temporais. Dados de prevalência foram extraídos do Programa de Controle da
Esquistossomose, focando em indivíduos de 7 a 17 anos. Três abordagens analíticas foram
utilizadas: Modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis (ARIMA), modelo Erro,
Tendência e Sazonalidade (ETS) e Alisamento Exponencial de Holt (AEHolt). A performance
dos métodos foi comparada por métricas de acurácia como MAE, RMSE e MAPE. Os
resultados indicaram uma queda expressiva da prevalência, de valores superiores a 30% em
2010 para menos de 10% em 2021. O modelo AEHolt destacou-se em previsões de curto prazo
(1 e 3 passos), enquanto o ARIMA demonstrou maior robustez em horizontes longos (6 e 12
passos). O ETS apresentou desempenho intermediário e consistente. Conclui-se que o uso de
técnicas preditivas pode aprimorar o planejamento estratégico em saúde pública, orientando
políticas de intervenção para mitigação das desigualdades regionais. O fortalecimento do
saneamento básico e da educação em saúde permanece essencial para o controle efetivo das
geo-helmintíases
