Redes Bayesianas para Geração de Dados Totalmente Sintéticos para Alta do Recém-Nascido: Uma Proposta Metodológica Orientada a Conhecimento - Santos, Jean L. S.; Silva, Gilton J. F. da; Silva, Josielson C. 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.2026.21722, 2026)
O treinamento de modelos de IA na neonatologia esbarra na escassez de dados e nas restrições de privacidade. Os sistemas de apoio à decisão para a alta de recém-nascidos sofrem com o problema de cold start. Este trabalho propõe uma metodologia para a geração de dados totalmente sintéticos sem o uso de dados reais. A abordagem Human-in-the-loop traduz diretrizes clínicas em uma rede bayesiana geradora de ”pacientes virtuais”. A metodologia garante a coerência fisiológica implementando restrições determinísticas e gera rótulos de classificação de risco. Os resultados preliminares demonstram a topologia causal do modelo e propõem uma estrutura de validação com testes visuais de Turing, edit checks e métricas de utilidade de Machine Learning.