Modelo com dados do SUS estima risco de violência contra mulheres

O que saiu

O Jornal da USP publicou em 2026-10-02 uma reportagem sobre uma pesquisa do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP que usou aprendizado de máquina para estimar o risco de mulheres sofrerem violência física, sexual e psicológica a partir de dados públicos do Sistema Único de Saúde (SUS). O trabalho recebeu os prêmios de melhor artigo e melhor apresentação na 9ª Conferência Internacional de Aprendizado de Máquina e Inteligência de Máquina, em Tóquio. O artigo completo ainda está em revisão por pares, à espera de publicação pela Springer Nature.

O que o estudo diz

As pesquisadoras treinaram vários modelos com os casos de violência registrados no DataSUS para três desfechos separados: violência psicológica, sexual e física. É um estudo de modelagem com dados secundários: o modelo devolve uma probabilidade, não uma certeza. Entre os modelos testados, a regressão logística (método estatístico que estima a chance de um desfecho a partir de várias características) foi um dos destaques, porque mostra quais variáveis pesaram mais.

O modelo apontou características associadas aos casos: menor escolaridade, ausência de rede de apoio e moradia em áreas com pouco acesso a serviços de saúde. A idade pesou na violência sexual, sobretudo entre mulheres mais jovens e crianças. Na violência psicológica, um dos aspectos observados foi a volta repetida das vítimas a hospitais e delegacias, sinal de que a violência segue acontecendo. A equipe também mapeou as áreas do país com maior índice dos três tipos. São associações encontradas em dados de registro, e o desenho não permite afirmar que esses fatores sejam a origem da violência.

O ponto mais novo está na checagem da confiança das previsões. A equipe usou a predição conforme, métodos que medem quantas vezes o algoritmo erra num grupo de dados reservado, ajustados para que a resposta certa ficasse dentro do intervalo previsto em 90% dos casos. Na média, os métodos padrão cumpriam essa meta. Olhando por subgrupo, porém, apareceu um grupo de 18.326 mulheres, no desfecho de violência sexual, em que o acerto real era de 44,7%. Com o Locart, método proposto em 2024 para medir a incerteza por subgrupo e aplicado pela primeira vez a uma base de vigilância em saúde, o acerto nesse grupo subiu para 88,3%.

A principal limitação: os resultados chegaram ao público antes do artigo revisado, e os detalhes do método ainda não podem ser conferidos.