Análisis de patrones en informes de mamografías del Sistema Único de Salud mediante aprendizaje automático con datos agregados

Autores/as

  • Rebeca Lameira de Rezende Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Instituto de Computação, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá (MT), Brasil https://orcid.org/0009-0004-6452-2104
  • Roni Rodrigues Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Instituto de Computação, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá (MT), Brasil https://orcid.org/0009-0001-7480-551X
  • Claudia Aparecida Martins Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Instituto de Computação, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá (MT), Brasil https://orcid.org/0000-0001-7861-8896
  • Raphael de Souza Rosa Gomes Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Instituto de Computação, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá (MT), Brasil https://orcid.org/0000-0003-1591-5281
  • Anderson Castro Soares de Oliveira Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Instituto de Computação, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá (MT), Brasil https://orcid.org/0000-0001-6222-9300

DOI:

https://doi.org/10.59681/2175-4411.v18.2026.1606

Palabras clave:

Mamografía, Aprendizaje Automático, Estudio Observacional

Resumen

Objetivo: Aplicar métodos de ciencia de datos a información agregada del Sistema de Información del Cáncer (SISCAN) y del Departamento de Informática del Sistema Único de Salud (SUS) para identificar patrones demográficos y estimar el riesgo de informes mamográficos alterados en el SUS entre 2013 y 2025. Métodos: Estudio observacional con datos públicos, agregados y anonimizados. Los perfiles demográficos se agruparon con K-Means y el riesgo de informes alterados, definidos como categorías 4, 5 o 6 del sistema Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS), fue estimado mediante Random Forest. La validación incluyó índice de silueta, validación cruzada, pruebas estadísticas y métricas predictivas. Resultados: Se analizaron tablas agregadas del SISCAN, organizadas según grupo etario, raza/color, escolaridad y categorías BI-RADS. Se identificaron seis agrupamientos, con mayor riesgo proporcional entre poblaciones indígenas, personas sin escolaridad formal e individuos de los grupos etarios más jóvenes y más longevos. Grupos con mayor volumen de exámenes presentaron menor riesgo proporcional, pero elevada carga absoluta de informes alterados. Conclusión: Los resultados indican heterogeneidad demográfica en la distribución de los informes mamográficos alterados en el SUS y refuerzan el potencial de métodos computacionales aplicados a datos agregados para apoyar políticas públicas de tamizaje del cáncer de mama.

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Biografía del autor/a

Rebeca Lameira de Rezende, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Instituto de Computação, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá (MT), Brasil

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), período em que participou de iniciativas voltadas à promoção da presença feminina nas engenharias, com destaque para o projeto Mulheres na Engenharia. Durante a formação, desenvolveu experiência em desenvolvimento de software e em projetos voltados a sistemas de informação e visualização de dados aplicados à saúde pública.

Atualmente, é mestranda em Computação Aplicada, com linha de pesquisa em Ciência de Dados, desenvolvendo estudos voltados à análise de dados em saúde e à aplicação de técnicas de aprendizado de máquina. Seu trabalho de conclusão de curso teve como foco o desenvolvimento de um chatbot utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural. Atua profissionalmente como desenvolvedora full stack, com interesse em aplicações web, ciência de dados e soluções computacionais voltadas ao apoio à tomada de decisão.

Roni Rodrigues, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Instituto de Computação, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá (MT), Brasil

É graduado em Engenharia de Controle e Automação pela Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Campus Várzea Grande, e possui formação técnica em Desenvolvimento de Sistemas pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso (IFMT), Campus Cáceres. Atualmente, é mestrando em Computação Aplicada, na linha de pesquisa em Ciência de Dados, e cursa pós-graduação em Engenharia de Software.

Ao longo de sua trajetória acadêmica e profissional, atuou como bolsista do CNPq, desenvolvendo estudos na área de Simulações Computacionais de Lançamento de Projéteis. Integra o Grupo de Pesquisa, Inovação e Extensão em Engenharia de Computação, Controle e Automação Aplicadas da UFMT, contribuindo para o desenvolvimento de soluções tecnológicas inovadoras.

Possui experiência profissional como Analista de Processos Industriais na empresa Bunge, com atuação nos setores de manutenção, PCM e automação. Atualmente, atua como Engenheiro de Automação na Hydroconsult, desenvolvendo atividades relacionadas a projetos de hardware embarcado, design de placas eletrônicas (PCB) e gerenciamento de sistemas.

Claudia Aparecida Martins, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Instituto de Computação, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá (MT), Brasil

Possui graduação em Bacharelado em Análise de Sistemas pela Universidade de Ribeirão Preto (1990), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional (1994) e doutorado na mesma área (2003), ambos pela Universidade de São Paulo. Foi Diretora do Instituto de Computação no período de 2017 a 2021 e atualmente é Professora Titular da Universidade Federal de Mato Grosso. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente em Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados e Textos, Ciência de Dados e Análise de Dados de Patentes.

Raphael de Souza Rosa Gomes, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Instituto de Computação, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá (MT), Brasil

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Mato Grosso (2009), mestrado em Física Ambiental pelo Programa de Pós-Graduação em Física Ambiental da Universidade Federal de Mato Grosso (2012) e doutorado em Física Ambiental pelo mesmo programa (2015). Atua na área de Ciências Ambientais, com ênfase em estudos de evapotranspiração baseados no balanço de energia a partir do uso de imagens de satélite.

Anderson Castro Soares de Oliveira, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Instituto de Computação, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá (MT), Brasil

Possui graduação em Matemática pela Universidade Estadual de Goiás (UEG) (2002), mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária (2007) e doutorado na mesma área (2010) pela Universidade Federal de Lavras (UFLA). Atualmente é professor do Departamento de Estatística da Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) e docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCA/UFMT).

Atua no ensino de graduação e pós-graduação, ministrando disciplinas nas áreas de Estatística Aplicada, Análise de Dados, Modelagem Estatística e Aprendizado de Máquina. Participa de projetos de pesquisa e extensão voltados à aplicação da Estatística na resolução de problemas complexos em diferentes domínios do conhecimento, integrando abordagens analíticas, computacionais e bayesianas.

Possui experiência consolidada em Probabilidade e Estatística, com ênfase em modelos analíticos e de simulação, atuando principalmente nos seguintes temas: dinâmica de populações, séries temporais, estatística em saúde, estatística espacial, mineração de dados e mineração de texto. Desenvolve estudos que combinam métodos clássicos e bayesianos, com interesse em modelagem preditiva, aprendizado supervisionado e não supervisionado e técnicas de mineração de grandes volumes de dados.

Citas

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Publicado

02/11/2026

Cómo citar

Lameira de Rezende, R., Rodrigues, R., Aparecida Martins, C., de Souza Rosa Gomes, R., & Castro Soares de Oliveira, A. (2026). Análisis de patrones en informes de mamografías del Sistema Único de Salud mediante aprendizaje automático con datos agregados. Journal of Health Informatics, 18(1), 1606. https://doi.org/10.59681/2175-4411.v18.2026.1606

Número

Vol. 18 (2026)

Sección

Artículo Original

Licencia

Derechos de autor 2026 Rebeca Lameira de Rezende, Roni Rodrigues, Claudia Aparecida Martins, Raphael de Souza Rosa Gomes, Anderson Castro Soares de Oliveira

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