Orçamento Inteligente no SUS: Um novo modelo baseado em inteligência artificial para classificação e previsão de gastos hospitalares - Oliveira, Anderson do Nascimento; Souza, Maksandro José de; Oliveira, Ronald dos Santos; Araújo Neto, José Barbosa de; Modenesi, Thiago Vasconcellos; Santos, Wellington Pinheiro dos (Princípios, 2026)
Este estudo aborda os desafios de gestão orçamentária no Sistema Único de Saúde (SUS), particularmente na previsão e classificação de gastos municipais com internações hospitalares, que impactam a eficiência e equidade do finan- ciamento público em saúde. Propõe-se um modelo de orçamento inteligente baseado em aprendizado de máquina, utilizando dados do Datasus (2022-2024) para treinar algoritmos como Naïve Bayes, Random Forest e Multi-Layer Per- ceptron (MLP). Os resultados demonstraram que o Naïve Bayes alcançou de- sempenho superior na classificação dos gastos, com índice Kappa de 0,933 e área sob a curva ROC de 0,992, enquanto o MLP apresentou maior precisão na previsão de custos hospitalares, reduzindo significativamente os erros médios absolutos e percentuais. Conclui-se que o uso de modelos preditivos e classi- ficatórios baseados em inteligência artificial otimiza a alocação de recursos, promovendo transparência, eficiência e sustentabilidade no financiamento da saúde pública e reforçando o papel estratégico do Estado na garantia de ser- viços universais e equitativos. A principal contribuição deste trabalho é a pro- posição de um sistema inovador de orçamento inteligente, que se contrapõe a narrativas neoliberais de redução do Estado, ao demonstrar como tecnologias avançadas podem fortalecer a administração pública.