SÃO PAULO — Em 60,2% dos prontuários analisados em uma pesquisa sobre violência contra mulheres, não havia informação sobre o instrumento usado na agressão. Quando o dado aparecia, o soco era o registro mais frequente, citado em 14,2% dos casos. Os resultados fazem parte de um conjunto de estudos da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp) que aplicou inteligência artificial a registros de saúde.
A pesquisa sobre prontuários examinou 720 atendimentos realizados entre 2020 e março de 2026 com mulheres de 18 a 64 anos vítimas de violência. O modelo generativo Llama-3 leu os relatos escritos livremente por médicos, buscando informações que não costumam aparecer nos campos padronizados dos sistemas hospitalares, como a arma empregada e a área do corpo atingida.
Rosto, cabeça e braço foram as regiões mais lesionadas. Agressões com arma de fogo aumentaram em quase oito vezes a chance de ferimentos no abdômen. Facas e objetos cortantes elevaram o risco de lesões no abdômen e no tórax, enquanto golpes com garrafa ou vidro multiplicaram por seis a probabilidade de ferimentos na mão. Nos casos de violência sexual, a associação com lesões genitais foi quase 19 vezes maior do que nos demais atendimentos.
Padrões encontrados nas internações
Outro estudo, publicado na revista Ciência & Saúde Coletiva, analisou 90.798 internações de mulheres de 20 a 59 anos registradas no Sistema de Informações Hospitalares (SIH) do Sistema Único de Saúde (SUS), entre 2008 e 2023. O levantamento identificou ao menos 15 internações por dia em hospitais brasileiros decorrentes de violência doméstica.
O algoritmo de aprendizado de máquina LDA agrupou os registros em nove perfis clínicos recorrentes. O grupo mais numeroso, correspondente a 17,2% dos casos, reunia mulheres de 20 a 29 anos submetidas a cirurgias de emergência após politraumatismos ou ferimentos no tórax provocados por objeto cortante.
Também foram identificadas mulheres de 40 a 59 anos internadas depois de agressões com força corporal ou objeto contundente. O perfil mais grave representava 5,5% dos casos e incluía agressões por arma de fogo ou envenenamento, com necessidade de internação em Unidade de Terapia Intensiva (UTI) e alto risco de morte.
A relação entre lesões e armas também apareceu nos dados. Traumatismos no punho e na mão tiveram a associação mais forte com objetos cortantes, padrão relacionado, na medicina legal, a ferimentos de defesa provocados quando a vítima tenta se proteger.
“É um caso de violência que chega como se fosse um atropelamento, um politraumatismo. É absurdo”, disse Maria Elisabete Salvador, professora do Departamento de Informática em Saúde da Escola Paulista de Medicina e autora dos estudos.
Notificações em São Paulo
Um terceiro levantamento usou 80.148 notificações de violência contra mulheres de 20 a 59 anos na cidade de São Paulo, entre 2013 e 2023. Diferentemente da análise de internações, a base do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Sinan) inclui ocorrências menos graves atendidas nas redes pública e privada.
A idade média das vítimas era de 34 anos. Mulheres pardas e pretas representavam 52,9% dos casos, ante cerca de 32,6% dos moradores da cidade. A violência física foi a mais notificada, seguida pela psicológica e pela sexual. Os agressores eram majoritariamente homens, sobretudo cônjuges e ex-cônjuges.
A presença de álcool entre os agressores esteve associada a uma prevalência 32% maior de violência sexual e 17% maior de violência física, mas a uma prevalência menor de violência psicológica. Mulheres grávidas tiveram quase 2,5 vezes mais chances de sofrer violência sexual do que as não gestantes.
Com o algoritmo Prophet, os pesquisadores projetaram aumento em todos os tipos de violência nos 24 meses seguintes, chegando a 12 casos por 100 mil mulheres. André Shimaoka, pesquisador do departamento de informática da Unifesp e autor dos estudos, afirmou que o crescimento das notificações também pode refletir maior disposição das vítimas para denunciar ou melhoria nos registros.
Uso da tecnologia
Os estudos foram financiados pelo Fundo Nacional de Saúde, do Ministério da Saúde, e monitorados pelo Departamento de Ciência e Tecnologia da mesma pasta. O projeto teve origem em um edital de 2024 voltado a pesquisas universitárias sobre violência doméstica.
No levantamento das internações, a equipe processou mais de 193 milhões de registros até chegar aos 90.798 casos de violência contra mulheres. Os pesquisadores afirmam que a inteligência artificial pode ajudar a reduzir os efeitos da subnotificação e oferecer dados para decisões das equipes de saúde.
Para lidar com informações sensíveis, os autores desenvolveram o HRSP-AI (Health Research Standard Process for Artificial Intelligence), framework metodológico usado nos três estudos, com etapas de proteção de dados e adequação ética. O projeto Saúde Pública também conta com apoio da Umane, associação civil voltada a iniciativas de promoção da saúde.
