MIST-Saúde: Uma Ferramenta Flexível de Imputação Semântica de Dados Clínicos Tabulares - Quaresma, Arthur Henrique; Fabri, Caio; Rodrigues, Davi Augusto; Ganem, Izadora; Dal Bianco, Guilherme; Serufo Filho, José Carlos; Rocha, Leonardo; Marcolino, Milena; Gonçalves, Marcos André (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2026)
Valores ausentes em dados clínicos degradam a performance de modelos e comprometem decisões. Este trabalho apresenta o MIST-Saúde, uma ferramenta demonstrável de imputação semântica de dados tabulares clínicos. A ferramenta integra métodos estatísticos e abordagens semânticas com modelos fundacionais pré-treinados (ex.: TabPFN), combinados em ensemble para robustez frente a drifts temporais. O MIST-Saúde é entregue como biblioteca Python com Docker, API REST em FastAPI e interface web para configuração, execução e exportação dos resultados. Relatamos motivação, stakeholders, processo de desenvolvimento, elicitação e requisitos, além do desenho do módulo. Como o trabalho segue em construção, a arquitetura detalhada, as tecnologias finais e a bateria completa de testes ainda estão sendo consolidadas; ainda assim, há um protótipo e um vídeo de instalação disponíveis para demonstração.