INDICADORES DO RISCO NEONATAL A PARTIR DE REGISTROS ADMINISTRATIVOS DE SAÚDE: PREVISÃO DE PREMATURIDADE E BAIXO PESO COM SARIMA E LSTM (2013–2023)

Este estudo apresenta o desenvolvimento de uma arquitetura reprodutível para
transformação de microdados do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos
(SINASC) em base analítica estruturada para análise temporal de indicadores de saúde
neonatal. O recorte nacional abrange o período de 2013 a 2023, totalizando mais de 30
milhões de registros processados por meio de um pipeline de dados com ingestão
automatizada, harmonização histórica de variáveis, validação de integridade e
modelagem relacional em banco de dados. A partir dessa base, foram construídas séries
mensais de prematuridade e baixo peso ao nascer, expressas por 1.000 nascidos vivos,
com cobertura temporal completa e consistência estrutural. Como aplicação analítica,
foi realizada a modelagem preditiva dessas séries utilizando abordagens distintas:
modelos estatísticos da família ARIMA/SARIMA e redes neurais recorrentes do tipo
Long Short-Term Memory (LSTM). A avaliação foi conduzida em cenário de previsão
fora da amostra, com treinamento no período de 2013 a 2022 e teste no ano de 2023,
utilizando métricas padronizadas de erro (MAE, RMSE e MAPE). Os resultados
evidenciaram que para a série de prematuridade os modelos estatísticos apresentaram
desempenho superior em todas as métricas, indicando adequação a séries com padrão
sazonal regular e elevada inércia temporal. Por outro lado, para a série de baixo peso ao
nascer, o modelo LSTM apresentou melhor desempenho preditivo, sugerindo maior
capacidade de capturar variações não lineares presentes na série. Do ponto de vista
metodológico, os achados reforçam a importância de alinhar a escolha do modelo às
características específicas dos dados, evitando abordagens únicas para diferentes
indicadores. Adicionalmente, a infraestrutura proposta amplia a reprodutibilidade e a
confiabilidade analítica no uso de dados administrativos em saúde, contribuindo para o
monitoramento contínuo e a análise de indicadores da mortalidade neonatal no contexto
do Sistema Único de Saúde.