Avaliação de Estratégias de Reamostragem na Predição de Desfechos em Dados de Saúde Ocupacional
Resumo
O estudo sobre as condições psicológicas do ser humano vem crescendo rapidamente nos últimos anos. Os transtornos mentais são multifatoriais e não possuem uma explicação única. Para contribuir com esse tema, este trabalho busca classificar, por meio de técnicas de aprendizado de máquina supervisionado, a evolução dos pacientes com transtornos mentais relacionados ao trabalho. A base de dados utilizada foi obtida a partir do SUS/SINAN. Foram utilizados o Random Forest, o XGBoost e diversas técnicas de reamostragem para predizer a evolução do paciente. Os resultados mostram que o alto desbalanceamento impacta o desempenho dos modelos, e os três melhores modelos distintos obtidos tiveram 0,472 de F1-Score, 0,77 de acurácia balanceada e 0,858 de ROC-AUC. Conclui-se que os modelos devem estar alinhados às prioridades clínicas na definição do critério de otimização.
Referências
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Publicado
01/06/2026
Como Citar
SALLES, Daniel Bortot de; SOUZA, Fernanda Sumika Hojo de.
Avaliação de Estratégias de Reamostragem na Predição de Desfechos em Dados de Saúde Ocupacional. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 26. , 2026, Ouro Preto/MG.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 441-452.
ISSN 2763-8952.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2026.21264.
