Aprendizado por Reforço para Alocação de Rins: Uma Abordagem Baseada em Policy Gradient com Dados Reais do Sistema Brasileiro de Transplantes - Belizario, Ivar V.; Teodoro, Douglas; Andrade, Luís G. M.; Spadon, Gabriel; Rodrigues-Jr, Jose F. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2026.249194, 2026)
Este trabalho apresenta um agente de alocação de rins baseado em Aprendizado por Reforço Profundo (DRL), visando otimizar a sobrevida no sistema brasileiro de transplantes. O modelo foi treinado e avaliado em cenários pré e durante a COVID-19, demonstrando convergência estável. Os resultados indicam que a parametrização da recompensa permite ajustar a política conforme as prioridades clínicas: a configuração C1 reduziu a taxa de mortalidade em lista de 11,32% para 8,07% (sem pandemia) e de 10,04% para 6,67% (durante a pandemia), superando o sistema atual (BRAS) em todas as métricas e diminuindo o tempo médio de espera pandémico de 476,7 para 188,9 dias. Já a configuração C2 priorizou estritamente a mortalidade em lista, reduzindo-a para os mínimos de 7,59% (sem pandemia) e 6,36% (durante a pandemia), embora com um impacto severo de aumento no tempo de espera sob condições pandémicas.