Presupuesto Inteligente en el SUS: Un Nuevo Modelo Basado en Inteligencia Artificial para la Clasificación y Predicción de Gastos Hospitalarios

Um novo modelo baseado em inteligência artificial para classificação e previsão de gastos hospitalares

Resumen

Este estudio aborda los desafíos de gestión presupuestaria en el Sistema Único de Salud (SUS), particularmente en la previsión y clasificación de los gastos municipales en hospitalizaciones, que impactan la eficiencia y equidad de la financiación pública en salud. Se propone un modelo de presupuesto inteligente basado en aprendizaje automático, utilizando datos de DATASUS (2022-2024) para entrenar algoritmos como Naïve Bayes, Random Forest y Multi-layer Perceptron (MLP). Los resultados demostraron que Naïve Bayes alcanzó un rendimiento superior en la clasificación de gastos, con un índice Kappa de 0,933 y un área bajo la curva ROC de 0,992, mientras que el MLP mostró mayor precisión en la previsión de costos hospitalarios, reduciendo significativamente los errores medios absolutos y porcentuales. Se concluye que el uso de modelos predictivos y clasificatorios basados en inteligencia artificial optimiza la asignación de recursos, promoviendo transparencia, eficiencia y sostenibilidad en la financiación de la salud pública, reforzando el papel estratégico del Estado en la garantía de servicios universales y equitativos. La principal contribución de este trabajo es la propuesta de un sistema innovador de presupuesto inteligente, que contrarresta las narrativas neoliberales de reducción del Estado al demostrar cómo las tecnologías avanzadas pueden fortalecer la administración pública.