Predição de Mortalidade em Prematuros no Brasil com Otimização de Limiar Orientada à Sensibilidade Clínica e Validação Temporal - Magalhães, Sayonara C. de O.; Azevedo, Karolayne S.; Souza, Luísa C. de; Dalmolin, Matheus; Fernandes, Marcelo A. C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
A mortalidade em prematuros constitui relevante desafio para a saúde pública brasileira. Este estudo propõe um modelo baseado em XGBoost para predição de óbito até 365 dias, utilizando coorte nacional vinculada dos sistemas SINASC e SIM (2014–2022), com 3.064.338 registros e prevalência de 1,78%. O modelo alcançou AUC-ROC de 0,9296. O critério com precisão mínima de 20% identificou 54,8% dos óbitos sinalizando 5% da população, com enriquecimento de 11,2 vezes. A validação temporal (2021–2022) confirmou robustez interanual (AUC-ROC = 0,9312). Os resultados indicam potencial para suporte decisório na alocação de recursos no SUS.