Hy-Synergy: geração sintética de dados tabulares em saúde guiada por diagnóstico local - Boni, Mauro Henrique Lima de; Sene Junior, Iwens Gervásio; Costa, Ronaldo Martins da (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.21649, 2026)
Dados tabulares clínicos desbalanceados e sensíveis dificultam o treinamento de modelos preditivos robustos. Este trabalho apresenta o Hy-Synergy, um framework modular de aumento de dados baseado em diagnóstico topológico, descoberta de clusters, política local de decisão e geração sintética roteada. Avaliado nos datasets Pima Indians Diabetes e Adult Census Income, o método apresentou o melhor equilíbrio entre fidelidade, utilidade e privacidade nos dois domínios, alcançando C2ST de 0.5478, JSD de 0.0312, ROC AUC de 0.8270 e MIA de 0.5242 no Pima. Os resultados sugerem que intervenções orientadas por estrutura local são promissoras para expansão de bases clínicas pequenas e sensíveis.