Uso do Aprendizado de Máquina para Avaliar a Aplicação de Recursos na Assistência de Internação Hospitalar

Abstract

The article addresses the use of machine learning to optimize resource allocation in Hospital Admission Assistance within Brazil’s Unified Health System (SUS), considering the management challenges posed by decentralization and demographic transitions. The main objective is To present a machine learning method to support managers in evaluating discrepancies between predictions and resource allocation in Hospital Admission Assistance. Data from Datasus (2022-2024) were preprocessed and used to train regression models, including Decision Tree, Random Forest, and MLP (Multi-Layer Perceptron), focusing on predicting average hospitalization costs per municipality. The MLP model stood out with the lowest errors (MAPE: 28.46% and MAE: 183.20). Results indicate that the model can support strategic decisions, enabling local and regional analyses for greater efficiency in public spending. It is concluded that the approach contributes to prioritizing resource allocations and suggests improvements in public policies based on artificial intelligence.O artigo aborda a utilização de aprendizado de máquina para otimizar a aplicação de recursos na Assistência de Internação Hospitalar no SUS, diante dos desafios de gestão impostos pela descentralização e transições demográficas. O objetivo principal é apresentar um método de aprendizagem de máquina que apoie os gestores na avaliação de divergências entre a predição e a aplicação de recursos na Assistência de Internação Hospitalar. Dados do Datasus (2022-2024) foram pré-processados e utilizados para treinar modelos de regressão, incluindo Decision Tree, Random Forest e MLP (Multi-Layer Perceptron), com foco na previsão de custos médios de internações por município. O MLP destacou-se com os menores erros (MAPE: 28,46% e MAE: 183,20). Os resultados indicam que o modelo pode apoiar decisões estratégicas, possibilitando análises locais e regionais para maior eficiência nos gastos públicos. Conclui-se que a abordagem contribui para priorizar alocações de recursos e sugere melhorias em políticas públicas baseadas em inteligência artificial