Classificação do Status Glicêmico a partir de Hemogramas: Avaliação de Estratégias de Aprendizado de Máquina em Dados Laboratoriais Reais do Brasil - Martini, Gabriel Eduardo; Recamonde-Mendoza, Mariana (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
O diagnóstico precoce do diabetes é essencial, porém a dosagem de hemoglobina glicada (A1c) nem sempre está acessível. Investigamos se o status glicêmico (normal, pré-diabético e diabético) pode ser classificado exclusivamente a partir de dados do hemograma completo utilizando cerca de 170 mil registros laboratoriais reais. Foram avaliadas estratégias de classificação binária, multiclasse, decomposição binária e ensemble. Redes neurais apresentaram o melhor desempenho (F2 = 0,793 na tarefa binária e 0,551 na multiclasse), e não foram observados ganhos no uso de ensemble. A análise de erros revelou maior taxa de classificações incorretas próxima aos limiares diagnósticos de A1c, indicando maior dificuldade em estados glicêmicos de transição. Idade, leucócitos e RDW foram os preditores mais relevantes. Os resultados indicam que dados do hemograma contêm sinais associados ao status glicêmico, embora com limitações para triagem.