Unifesp usa IA em prontuários do SUS para mapear a violência doméstica contra mulheres
Pesquisadores da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp) usaram inteligência artificial em registros do sistema público de saúde para mapear internações de mulheres vítimas de violência, informou a Band em 24 de outubro. Segundo a emissora, o trabalho se baseou em cerca de 190 milhões de prontuários e evoluções clínicas do Sistema Único de Saúde (SUS) entre 2008 e 2023 e aponta média de 15 internações diárias de mulheres vítimas de violência doméstica.
O estudo, publicado na revista Ciência & Saúde Coletiva pelo Departamento de Informática em Saúde da universidade, com o Hospital São Paulo, a SPDM e a Fiocruz Mato Grosso do Sul, analisou 90.798 internações de mulheres de 20 a 59 anos. Com técnicas de aprendizado de máquina não supervisionado, como modelagem de tópicos e regras de associação, identificou nove perfis recorrentes de internação. O mais frequente reúne mulheres de 20 a 29 anos, predominantemente pardas, atendidas em caráter de urgência, com procedimentos cirúrgicos, politraumatismos, lesões torácicas e agressões com objetos cortantes. Fraturas de crânio e face apareceram fortemente associadas a agressões por força corporal.
Uma pesquisadora da Unifesp ouvida pela Band explicou que a tecnologia é essencial porque as informações estão em evoluções clínicas impossíveis de analisar manualmente, com suspeitas que só ao final foram confirmadas pelo código CID-10 de violência doméstica. Muitas vítimas chegam com lesões graves, mas relatam quedas ou acidentes domésticos por medo ou coerção. O autor principal, André Massahiro Shimaoka, afirmou que os métodos revelam relações que muitas vezes passam despercebidas em análises convencionais.
O que muda na prática
Os serviços de saúde costumam ser o primeiro lugar fora de casa onde uma mulher em perigo pode ser alcançada. Por isso, padrões nos dados hospitalares podem ajudar as equipes a reconhecer casos que seriam registrados como acidentes e ajudar gestores a direcionar a prevenção. O trabalho também mostra o valor das grandes bases públicas do Brasil, tema presente em iniciativas como o modelo aberto em língua portuguesa do LNCC e os alertas de desmatamento com IA do Inpe financiados pelo Fundo Amazônia.
O uso de prontuários sensíveis também exige cuidado. Trabalhos desse tipo dependem do tratamento cuidadoso de dados pessoais e das regras da autoridade de proteção de dados, que vem estruturando um centro interno de IA e preparando um segundo sandbox. O estudo descreve padrões entre as internações; não identifica vítimas nem prevê quem está em risco.
O que observar: se o Ministério da Saúde ou as secretarias estaduais de saúde vão adotar os perfis na vigilância e na capacitação de equipes, e se modelos semelhantes serão testados com registros mais recentes.