Avaliação comparativa de redes neurais e de modelos baseados em árvores para a predição do grau de incapacidade física de pacientes com hanseníase - Silva, Pedro Henrique Correia Bezerra; Rocha, Elisson da Silva; Endo, Patricia Takako; Silva, Eraylson Galdino da (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
A hanseníase é um agravo relevante na saúde pública pelo seu potencial incapacitante e sua presença expressiva no Brasil. Este estudo comparou modelos de IA aplicados a dados tabulares do SINAN para prever o GIF final de pacientes. Foram avaliados modelos baseados em árvores (RF, LightGBM e CatBoost) e redes neurais (MLP, ResNet e Transformer). O LightGBM apresentou desempenho superior e maior estabilidade entre classes, com um AUC OvO de 71,10%. As redes neurais mostraram um desempenho competitivo, sobretudo o Transformer, com um AUC OvO de 70,69%. Conclui-se que, conforme a base utilizada, modelos baseados em árvores são mais adequados ao prognóstico do GIF, mas as redes neurais são alternativas para contextos multimodais.