Quando os Erros Informam: Apoio ao Diagnóstico de Diabetes em Cenários de Alta Incerteza - Alves, Samuel Norberto; França, Celso; Bernal, Regina T. I.; Gomes, Crizian S.; Omole, Oluwatoyin Joy; Malta, Deborah; Gonçalves, Marcos André; Almeida, Jussara M. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025)
Investigamos a efetividade de métodos supervisionados de aprendizado de máquina na identificação de indivíduos possivelmente não diagnosticados ou com alto risco de desenvolver Diabetes Mellitus (DM) no contexto de operadoras de saúde suplementar. O cenário é desafiador: há apenas dados administrativos indiretos (tipo e frequência de exames), sem resultados clínicos, além de baixa separabilidade entre classes e incerteza nos rótulos. Avaliamos três classificadores (XGBoost, Random Forest e Regressão Logística), obtendo desempenho robusto (Macro-F1 de 90,1%). A análise de erros sugere que falsos positivos podem indicar casos ainda não diagnosticados, enquanto falsos negativos podem refletir controle clínico inadequado.