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Titulo Linkage Probabilístico e Análise Computacional de Fatores Associados à Mortalidade Infantil na Região Sudeste do Brasil Subtítulo Autor RAQUEL LARRAT LOPES Orientador HEDER SOARES BERNARDINO Resumo A mortalidade infantil constitui um importante indicador das condições de saúde de uma população. No Brasil, os dados sobre nascimentos e óbitos são registrados de forma independente em dois sistemas de informação do SUS: o Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC) e o Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). A ausência de um identificador único comum entre essas bases, contudo, dificulta a análise integrada dos fatores associados ao óbito infantil, tornando necessária a aplicação de técnicas de vinculação de registros. Diante disso, este trabalho teve como objetivo identificar fatores associados ao óbito infantil na região Sudeste do Brasil por meio de técnicas computacionais. Para isso, realizou-se o linkage probabilístico entre o SIM e o SINASC, organizado em três rodadas sucessivas com flexibilização progressiva dos critérios de similaridade. O procedimento vinculou aproximadamente 82,6% dos óbitos infantis registrados no SIM (30.220 pares). Sobre a base integrada, realizou-se uma análise exploratória que caracterizou o perfil dos registros e revelou gradientes de mortalidade coerentes com o conhecimento epidemiológico. Em seguida, foram aplicados e comparados três modelos de aprendizado de máquina — Random Forest, Regressão Logística e XGBoost — para prever a ocorrência de óbito infantil em um cenário de forte desbalanceamento de classes (0,68% de óbitos). O XGBoost apresentou o melhor desempenho, com AUC-PR de 0,3561, F2-score de 0,5039 e sensibilidade de 0,5746. A análise da importância das variáveis, conduzida por meio da importância por ganho, dos valores SHAP e dos coeficientes da Regressão Logística, revelou convergência entre os modelos: o peso ao nascer, a duração da gestação, os índices de Apgar e a presença de anomalia congênita destacaram-se como os fatores mais associados ao óbito infantil, em consonância com o conhecimento clínico da área. Os resultados evidenciam o potencial das técnicas de aprendizado de máquina como ferramentas de apoio à análise da mortalidade infantil e à identificação de grupos de maior risco em saúde pública. Palavras-Chave Mortalidade infantil. Linkage probabilístico. Aprendizado de máquina. SIM. SINASC.