Diagnóstico Diferencial entre Deficiência do Hormônio do Crescimento e Baixa Estatura Idiopática por Aprendizado de Máquina Interpretável - Abreu, Gabriel A.; Sasson, Tessa M. S.; Carvalho, André C. P. L. F. (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.2026.21389, 2026)
A Deficiência do Hormônio do Crescimento (DGH) exige diagnóstico baseado em dados clínicos, laboratoriais e neurorradiológicos, frequentemente associado a testes provocativos invasivos. Este estudo avalia modelos de aprendizado de máquina, incluindo uma abordagem interpretável, na diferenciação entre DGH e Baixa Estatura Idiopática (BEI) em 297 pacientes anonimizados do Hospital das Clínicas da Universidade de São Paulo, sendo 146 com DGH e 151 com BEI. Explainable Boosting Machine (EBM), Random Forest, XGBoost, LightGBM e CatBoost foram testados em quatro cenários de atributos. No cenário apresentado em detalhe, todos alcançaram acurácia superior a 0,90, e o EBM apresentou desempenho competitivo com contribuições interpretáveis.