Predição do Cumprimento da Lei dos 60 Dias no Tratamento de Câncer de Mama: Comparação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina - Ferrete, Lívia F.; Raposo, Letícia M. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais Estendidos do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas_estendido.2026.20443, 2026)
O câncer de mama é a neoplasia maligna mais incidente entre mulheres no Brasil, e o cumprimento do prazo legal de 60 dias para início do tratamento no SUS permanece um desafio. Este estudo compara modelos de aprendizado de máquina (Decision Tree, Random Forest, XGBoost e CatBoost) na predição da violação desse prazo, utilizando dados do Registro Hospitalar de Câncer (2013–2024). O CatBoost apresentou melhor desempenho preditivo (AUC-ROC = 0,801; PR-AUC = 0,862). A análise SHAP identificou o intervalo entre diagnóstico e primeira consulta oncológica e o fluxo assistencial capital–interior como principais preditores. Os resultados evidenciam o potencial desses modelos para subsidiar a gestão do cuidado oncológico.