Dupla predição baseada em Aprendizado de Máquina para priorização de pacientes com câncer de mama no Sistema Único de Saúde - Mendonça, Samantha; Costa, Bianca; Monteiro, Álef; Paixão, Abraão; Caliari, Italo P.; Bragança, Hendrio; Vital, Wington L.; Fontenele, Antonio P. (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
O câncer de mama é a neoplasia mais comum entre mulheres no Brasil, enfrentando gargalos institucionais no cumprimento da Lei nº 12.732/2012. Este estudo propõe um framework de dupla predição como prova de conceito, analisando dois eixos em bases públicas distintas: (i) risco biológico de malignidade (base Breast Cancer Wisconsin Diagnostic) e (ii) risco assistencial de atraso no tratamento (Painel Oncologia/DATASUS). Propõe-se a integração via Priority Score para cenários futuros de vinculação de dados clínicos e administrativos. Na predição de malignidade, o modelo SVM alcançou 98,2% de acurácia. No eixo assistencial, um ensemble Voting Classifier obteve AUC-ROC de 0,6439 e lift de 1,29×, identificando grupos com taxa de atraso de 85,63%. As análises por UF e CNES indicam que o risco de atraso é fortemente associado ao contexto geográfico e institucional. Assim, o Priority Score proposto pode auxiliar a regulação de filas no SUS, priorizando casos com maior vulnerabilidade operacional.