-
Estudo da Unifesp usou IA para analisar 90.798 internações registradas Sistema de Informações Hospitalares do SUS
-
Perfil mais comum é de jovens operadas às pressas por politraumatismos ou ferimentos no tórax por objeto cortante
Ao menos 15 mulheres foram internadas por dia em hospitais do Brasil entre 2008 e 2023 em decorrência da violência doméstica. O dado é de um estudo da Unifesp (Universidade Federal de São Paulo) publicado na revista científica Ciência & Saúde Coletiva.
A pesquisa usou inteligência artificial para analisar 90.798 internações de mulheres de 20 a 59 anos registradas no SIH (Sistema de Informações Hospitalares) do SUS (Sistema Único de Saúde). O objetivo era identificar padrões que passam despercebidos em bases de dados extensas.
Os resultados mostram que grande parte dessas mulheres chega ao hospital com politraumatismo, quadro geralmente ligado a atropelamentos ou acidentes graves. No caso das vítimas de violência doméstica, porém, a origem é a agressão por armas brancas ou objetos cortantes.
“É um caso de violência que chega como se fosse um atropelamento, um politraumatismo. É absurdo”, diz Maria Elisabete Salvador, professora do Departamento de Informática em Saúde da Escola Paulista de Medicina e uma das autoras do estudo.
É um caso de violência que chega como se fosse um atropelamento, um politraumatismo. É absurdo.”
Maria Elisabete Salvador
Um algoritmo de aprendizado de máquina, chamado LDA, separou as internações em nove perfis clínicos recorrentes. O mais comum, com 17,2% dos casos, reúne mulheres jovens, de 20 a 29 anos, operadas às pressas por politraumatismos ou ferimentos no tórax causados por objeto cortante.
Outro perfil identificado reúne mulheres de 40 a 59 anos internadas após agressão por força corporal ou objeto contundente. Já o grupo mais grave, de 5,5% dos casos, envolve agressão por arma de fogo ou envenenamento, com necessidade de internação em UTI (Unidade de Terapia Intensiva) e alto risco de morte.
O algoritmo também revelou associações entre o tipo de lesão e a arma usada. A associação mais forte liga traumatismos no punho e na mão a agressões por objeto cortante, um padrão que a medicina legal associa a ferimentos de defesa, quando a vítima tenta se proteger do ataque.
Prontuários médicos revelam mais detalhes das agressões
Uma segunda pesquisa dos mesmos autores, ainda não publicada, aprofunda esse retrato a partir de prontuários eletrônicos de hospitais da rede SPDM (Associação Paulista para o Desenvolvimento da Medicina), mantenedora do Hospital São Paulo, da Unifesp. Os dados são preliminares.
Os pesquisadores usaram um modelo de inteligência artificial generativa, o Llama-3, para ler o texto livre escrito por médicos em 720 atendimentos a mulheres de 18 a 64 anos vítimas de violência, entre 2020 e março de 2026. A ideia foi captar detalhes que não aparecem em campos fechados dos sistemas hospitalares, como o instrumento usado no ataque e a parte do corpo atingida.
Em 60,2% dos textos analisados não havia nenhuma informação sobre o instrumento da agressão. Quando havia, o soco foi o mais citado, em 14,2% dos casos, seguido por chute, ferimento com faca ou objeto cortante e arma de fogo.
Rosto, cabeça e braço foram as regiões mais lesionadas. Agressões com arma de fogo aumentaram em quase oito vezes a chance de lesão no abdômen. Facas e objetos cortantes elevaram o risco de ferimentos na mesma região e no tórax. Golpes com garrafa ou vidro multiplicaram por seis a chance de lesão na mão.
A violência sexual também apareceu associada a lesões genitais com força expressiva, quase 19 vezes maior do que nos demais casos.
Dados de São Paulo indicam que violência deve continuar em alta
Um terceiro estudo do grupo, publicado na Revista de Saúde Pública, usou 80.148 notificações de violência contra mulheres de 20 a 59 anos na cidade de São Paulo, entre 2013 e 2023.
Diferentemente dos outros dois, essa pesquisa não se baseia em internações, mas em notificações do Sinan (Sistema de Informação de Agravos de Notificação), que reúne também casos menos graves atendidos na rede pública e privada.
A idade média das vítimas foi de 34 anos. Mulheres pardas e pretas somam 52,9% das vítimas, enquanto são cerca de 32,6% dos moradores da cidade. A violência física foi o tipo mais notificado, seguida da psicológica e da sexual. Os agressores são majoritariamente homens, sobretudo cônjuges e ex-cônjuges.
Sob efeito de álcool, o agressor esteve associado a prevalência 32% maior de violência sexual e 17% maior de física, mas menor de psicológica. Mulheres grávidas apresentaram quase 2,5 vezes mais chances de sofrer violência sexual do que as não gestantes.
Entre os achados, o que mais surpreendeu a equipe foi a violência sexual contra gestantes. “A gente não tinha essa noção”, diz Salvador. Segundo ela, o pré-natal facilita a notificação entre gestantes.
Com o algoritmo Prophet, projetaram crescimento em todos os tipos de violência nos próximos 24 meses, até 12 casos por 100 mil mulheres.
“O aumento das notificações não significa necessariamente que a violência está crescendo. Pode refletir mais coragem das vítimas para denunciar, ou uma melhora na qualidade dos registros”, pondera o pesquisador André Shimaoka, também pesquisador do departamento de informática da Unifesp e autor dos estudos.
Por que usar inteligência artificial
Os pesquisadores defendem que a subnotificação é um dos maiores obstáculos ao enfrentamento da violência doméstica no Brasil. Sem registros completos, dizem, as vítimas ficam invisíveis para o sistema de saúde e não recebem acompanhamento adequado.
“A intenção é municiar as equipes de saúde, da atenção primária aos hospitais, com dados relevantes para a tomada de decisão”, explica Shimaoka.
Os três estudos foram financiados pelo Fundo Nacional de Saúde, do Ministério da Saúde, e monitorados pelo Decit (Departamento de Ciência e Tecnologia) da mesma pasta. A pesquisa nasceu de um edital de 2024 que pedia às universidades da área da saúde estudos sobre violência doméstica, tema priorizado também por outras agências de fomento.
Para os pesquisadores, a inteligência artificial viabiliza analisar grandes volumes de dados: no estudo das internações, foram processados mais de 193 milhões de registros até os 90.798 casos de violência contra mulheres.
A pesquisadora destaca ainda a importância de aplicar essa tecnologia com responsabilidade em uma área sensível como a saúde. Segundo ela, foi isso que motivou o grupo a desenvolver o HRSP-AI (Health Research Standard Process for Artificial Intelligence), framework metodológico criado pelos próprios autores e usado nos três estudos, com etapas específicas para proteção de dados sensíveis e adequação ética.
“Uma coisa é você estudar o passado, outra é você conseguir prever o que vem pela frente. Isso, sim, é fundamental”, diz Salvador. Segundo ela, a tecnologia ajuda a compreender casos e antecipar cenários, orientando a prevenção.
