Avaliação de Estratégias de Reamostragem na Predição de Desfechos em Dados de Saúde Ocupacional - Salles, Daniel Bortot de; Souza, Fernanda Sumika Hojo de (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.21264, 2026)
O estudo sobre as condições psicológicas do ser humano vem crescendo rapidamente nos últimos anos. Os transtornos mentais são multifatoriais e não possuem uma explicação única. Para contribuir com esse tema, este trabalho busca classificar, por meio de técnicas de aprendizado de máquina supervisionado, a evolução dos pacientes com transtornos mentais relacionados ao trabalho. A base de dados utilizada foi obtida a partir do SUS/SINAN. Foram utilizados o Random Forest, o XGBoost e diversas técnicas de reamostragem para predizer a evolução do paciente. Os resultados mostram que o alto desbalanceamento impacta o desempenho dos modelos, e os três melhores modelos distintos obtidos tiveram 0,472 de F1-Score, 0,77 de acurácia balanceada e 0,858 de ROC-AUC. Conclui-se que os modelos devem estar alinhados às prioridades clínicas na definição do critério de otimização.