Predição da taxa de internação por desnutrição no Sistema Único de Saúde utilizando aprendizado de máquina - Resmini, Vanessa P.; Recamonde-Mendoza, Mariana (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.21362, 2026)
De acordo com o Mapa da Fome de 2025, há 35 milhões de pessoas com dificuldade para se alimentar no Brasil, demonstrando a necessidade em manter e estruturar as políticas de redução de fome e pobreza. Neste trabalho, foram desenvolvidos modelos de aprendizado de máquina com o objetivo de predizer a taxa anual de internação hospitalar por desnutrição no Sistema Único de Saúde (SUS), segmentada pelas 439 regiões de saúde do país, com base no local de residência dos pacientes. No conjunto out-of-time, observou-se valores de R 2 de 0,66 para LGBM, 0,64 para RF e 0,65 para XGBoost, enquanto os valores de MAPE foram de 0,35, 0,42 e 0,37, respectivamente. Os resultados também evidenciaram variações no desempenho dos modelos entre as macrorregiões brasileiras.