Informática em Saúde

DIS marca presença em edição de alto impacto sobre Saúde Digital no SUS com dois estudos sobre inteligência artificial

Em número temático que recebeu mais de 250 submissões de todo o Brasil, pesquisadores do Departamento de Informática em Saúde da EPM/Unifesp publicam duas pesquisas que aplicam IA na análise da violência contra mulheres

O Departamento de Informática em Saúde (DIS) da Escola Paulista de Medicina (EPM/Unifesp) acaba de alcançar um feito expressivo no cenário científico nacional. Dois artigos produzidos por sua equipe foram aceitos para publicação em um número temático sobre Saúde Digital no SUS da revista Ciência & Saúde Coletiva — um dos periódicos de maior prestígio da área, classificado como Qualis A1 pela Capes.

O número temático, organizado pelos professores Luiz Felipe Pinto (UFRJ), Zulmira Maria de Araújo Hartz (Fiocruz), Fernando Passos Cupertino de Barros (UFG) e Luiz Alexandre Chisini (UFPel), foi resultado de uma chamada pública que recebeu mais de 250 manuscritos de todas as regiões do Brasil. Desses, apenas 31 foram selecionados — e dois são do DIS/EPM/Unifesp.

"É gratificante ver que dois projetos financiados pelo DECIT/MS resultaram em publicações numa das revistas mais relevantes da área. Ambos os estudos demonstram que é possível desenvolver sistemas de IA para a saúde a partir de métodos robustos e socialmente responsáveis", destacou a professora Maria Elisabete Salvador, uma das autoras.

Pesquisas unem tecnologia de ponta e saúde pública

Os dois estudos compartilham um traço em comum: aplicam inteligência artificial e aprendizado de máquina para analisar dados reais do sistema de saúde brasileiro, com foco na violência contra a mulher — um grave problema de saúde pública.

Artigo 1: Inteligência Artificial para analisar violência contra mulheres em São Paulo

O primeiro artigo, intitulado "Uso de inteligência artificial para análise da violência contra mulheres em São Paulo", propôs um framework inovador chamado HRSP-AI (Health Research Standard Process for Artificial Intelligence), adaptado especificamente para pesquisas em saúde.

Foram analisadas 80.148 notificações de violência contra mulheres de 20 a 59 anos na cidade de São Paulo, registradas entre 2013 e 2023. A pesquisa identificou padrões preocupantes:

Tendência de crescimento das notificações após 2015
Aumento de 32% na violência sexual quando o agressor estava sob efeito de álcool
Risco 2,47 vezes maior de violência sexual entre gestantes
A modelagem preditiva indica que a tendência de aumento deve persistir nos próximos anos

Publicado na Revista de Saúde Pública (também Qualis A1), o estudo mostra que o framework desenvolvido pode ser replicado em outras pesquisas e intervenções baseadas em evidências.

Artigo 2: Padrões nacionais de violência revelados por aprendizado de máquina

O segundo artigo, "Análise de padrões da violência contra mulheres no Brasil: uma abordagem com aprendizado de máquina não supervisionado", ampliou o olhar para todo o território nacional.

A equipe analisou 90.798 internações hospitalares de mulheres de 20 a 59 anos em todo o Brasil, registradas entre 2008 e 2023 no Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH-SUS). Usando algoritmos de inteligência artificial, os pesquisadores identificaram nove perfis distintos de internação por violência.

Os resultados revelaram que estados como São Paulo, Bahia e Minas Gerais concentram 46% dos casos em números absolutos, enquanto Rio Grande do Norte e Pará apresentam as maiores taxas proporcionais. O perfil mais comum é o de mulheres jovens, pardas, atendidas em caráter de urgência e submetidas a procedimentos cirúrgicos após agressões com objetos cortantes.

"Estas duas publicações em revista A1 representam o resultado de um trabalho consistente que envolveu a criação e validação de um aplicativo em parceria com o InCor e o NHS UK. Nosso objetivo é demonstrar que a equipe do DIS não atua apenas no campo teórico — somos criadores, desenvolvedores e avaliadores de soluções tecnológicas aplicadas à saúde", complementa a professora Maria Elisabete Salvador.

O professor Paulo Bandiera-Paiva, também autor dos estudos, reforça a importância da iniciativa: "Estes artigos demostram a maturidade do DIS na aplicação de inteligência artificial em problemas reais de saúde pública. O framework HRSP-AI que desenvolvemos pode ser replicado por outros grupos de pesquisa, ampliando o impacto do nosso trabalho."

Impacto para a sociedade

Mais do que números, as duas pesquisas mostram como a inteligência artificial pode ser usada a serviço da saúde pública, ajudando a revelar padrões que passariam despercebidos e fornecendo evidências concretas para orientar políticas públicas, prevenir a violência e salvar vidas.

As publicações reforçam o protagonismo do DIS/EPM/Unifesp como um centro de excelência em pesquisa aplicada, que não apenas estuda tecnologia, mas cria, desenvolve e valida soluções inovadoras para os desafios reais da saúde no Brasil.

Ficha técnica

Artigo Original (1): Uso de inteligência artificial para análise da violência contra mulheres em São Paulo. Revista de Saúde Pública, v.60, e28, 2026

🔗 https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2026060007099

Autores: Paulo Bandiera-Paiva, Andre Massahiro Shimaoka, Antonio Carlos da Silva Junior, Leonardo Martins Araujo, Débora Dupas Gonçalves do Nascimento, Maria Elisabete Salvador, Marcelo Batista Ribeiro, Kelsy Catherina Nema Areco, José Marcio Duarte, Nacime Salomão Mansur, Dulce Aparecida Barbosa

Artigo Original (2): Análise de padrões da violência contra mulheres no Brasil: uma abordagem com aprendizado de máquina não supervisionado. Ciência & Saúde Coletiva, v.31, n.5, e01352026, 2026

🔗 https://doi.org/10.1590/1413-81232026315.01352026

Autores: Andre Massahiro Shimaoka, Antonio Carlos da Silva Junior, José Marcio Duarte, Kelsy Catherina Nema Areco, Marcelo Batista Ribeiro, Leonardo Martins Araujo, Débora Dupas Gonçalves do Nascimento, Maria Elisabete Salvador, Paulo Bandiera-Paiva

Autor da matéria: Andréa Pereira Simões Pelogi (Departamento de Informática em Saúde (DIS) da Escola Paulista de Medicina (EPM)/Unifesp)

Revisão técnica: Maria Elisabete Salvador

Revisão institucional: Claudia Galindo Novoa (Chefe do Departamento de Informática em Saúde)

Adaptação para divulgação científica: Andréa Pereira Simões Pelogi (Comunicação)

Data de Publicação: 04/08/2026

Aviso: As informações apresentadas neste artigo têm caráter informativo e não substituem orientação profissional especializada. O Departamento de Informática em Saúde não se responsabiliza por eventuais erros ou interpretações incorretas do conteúdo divulgado.

Período eleitoral

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