Auditoria de Negligência Preditiva em Sistemas de Vigilância Digital: Um Protocolo Estagiado para Mitigação de Vieses em Saúde Pública - Silva, Martony Demes da; Cruz, Críssia Kelry Araujo; Silva, Mauro Barros; Aita, Keylla Maria Sá Urtiga (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2026)
Em sistemas de vigilância digital, a acurácia global frequentemente mascara falhas na detecção de classes minoritárias, fenômeno conhecido como o paradoxo da acurácia. Este trabalho investiga a insuficiência preditiva em modelos Multi-Layer Perceptron (MLP) sob a ótica da saúde pública. Propõe-se um protocolo de auditoria em quatro estágios fundamentado no referencial KDD, integrando otimização de hiperparâmetros, regularização L2 e equidade algorítmica via SMOTE. Os resultados demonstram que, embora o modelo baseline apresentasse elevada acurácia nominal, ele apresentou uma elevada taxa de omissão diagnóstica, falhando em identificar 66 de 72 casos malignos (Recall de 8,33%). A aplicação do protocolo elevou a sensibilidade para 94,44%, reduzindo o risco residual para 4 falsos negativos. A robustez estatística foi validada pelo teste de McNemar (χ 2 = 60,01; p < 0,001), comprovando que a mitigação do viés algorítmico viabiliza a transição para um monitoramento confiável aplicado à saúde pública.