Inteligência Artificial na Análise de Dados Clínicos da Hemorragia Puerperal: Estratégias de Risco e Predição - Bomfá, Júlia; Oliveira, Flávia; Reis, Zilma; Nobre, Cristiane (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
A hemorragia pós-parto (HPP) é responsável por 14,2% das mortes maternas no Brasil (1997–2009). Este estudo desenvolve modelos de aprendizado de máquina para predição de HPP utilizando dados de um hospital público brasileiro (2024), no qual as informações clínicas estão predominantemente registradas em narrativas textuais não estruturadas em português. Foram analisados 3.162 partos, com a implementação de um pipeline híbrido combinando extração baseada em expressões regulares e mineração de texto via TF-IDF, resultando na engenharia de 52 atributos a partir de cinco variáveis. Na avaliação de 20 configurações (5 algoritmos × 4 estratégias de balanceamento), o Random Forest sem balanceamento obteve 60,8% de recall, 31,7% de precisão e AUC-ROC de 0,746, apesar do forte desbalanceamento de classes (11,8% de prevalência). A análise de importância das variáveis confirmou atonia uterina (20%) e anemia (15%) como principais fatores associados, com atributos derivados de texto representando 85% do poder preditivo do modelo.