Modelos Estatísticos e de Aprendizado de Máquina na Identificação de Fatores de Risco da Leishmaniose Tegumentar Americana no Brasil - Santos, Guto Leoni; Sampaio, Vanderson (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2026)
A leishmaniose tegumentar americana (LTA) é uma doença tropical negligenciada endêmica no Brasil, com mais de 350 mil casos notificados entre 2007 e 2025. Este estudo compara o desempenho de modelos estatísticos tradicionais (Regressão de Cox) e abordagens de aprendizado de máquina (Random Survival Forest, Extra Survival Trees) na identificação de fatores de risco para óbito e abandono de tratamento em pacientes com LTA. Utilizando dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), avaliamos seis modelos de sobrevivência por meio do índice de concordância (C-index). Para o desfecho de óbito, o modelo de Cox obteve o maior C-index (0,896), enquanto para abandono de tratamento todos os modelos apresentaram discriminação moderada. Os resultados sugerem que modelos tradicionais permanecem competitivos para dados epidemiológicos estruturados com relações de risco lineares.