(untitled) (Boletim de Conjuntura (BOCA), 2024)
Este estudo teve como objetivo analisar os gastos com saúde dos municípios brasileiros utilizando inteligência computacional, especificamente por meio de análise de clusters, para identificar quais municípios têm despesas per capita semelhantes em relação ao seu PIB per capita. A pesquisa adota uma abordagem quantitativa e documental, examinando uma amostra de 117 municípios brasileiros. Esses municípios foram agrupados em clusters usando o método k-means com a métrica de similaridade euclidiana para identificar padrões nos gastos públicos com saúde, considerando suas realidades econômicas. Foram utilizados dados do Banco de Finanças do Brasil (Finbra), ajustados pela inflação, e análise de clusters realizada via software R. Os resultados revelaram que disparidades associadas às características econômicas dos municípios influenciam significativamente as correlações entre os gastos com saúde, embora essas correlações fossem menos pronunciadas em relação à atenção primária. Ao elucidar esses resultados, o estudo contribui para a aplicação de técnicas de inteligência computacional na agrupação de municípios e apoia a tomada de decisões financeiras por parte dos governos municipais e gestores públicos no setor da saúde.