Arquitetura Multiagente Explicável para Predição de Desfechos Clínicos: Um Framework de IA Confiável Aplicado ao Monitoramento da Tuberculose - Pereira, Ronilson W. S.; Falcão, Igor; Carneiro, Saul; Seruffo, Marcos; Figueiredo, Karla (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP); 2026: Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e PervasivaDO - 10.5753/sbcup.2026.23920, 2026)
Este trabalho propõe um framework multiagente de IA Explicável para apoio à decisão em saúde pública, com foco no monitoramento da tuberculose. A arquitetura utiliza agentes especializados para coordenar o processamento de dados, a predição de risco e a explicabilidade. Ao integrar o classificador XGBoost ao método SHAP e à técnica de balanceamento SMOTENC, o framework identifica pacientes de alto risco com 92,56% de probabilidade estimada em casos críticos, dobrando o recall para desfechos desfavoráveis em relação a modelos tradicionais. Os resultados demonstram que a modularidade proposta garante desempenho preditivo aliado a elevados níveis de transparência, evidenciando a portabilidade da arquitetura para o monitoramento de outras condições crônicas e o suporte qualificado a gestores de saúde.