Novos estudos na área de epidemiologia estão surgindo constantemente, trazendo grandes contribuições no contexto de saúde pública. Alguns estudos existentes analisam a distribuição geográfica de doenças específicas em determinadas regiões, porém poucos estudos investigam a similaridade da distribuição geográfica de diferentes doenças. Essa falta de pesquisas reflete uma falta de conhecimento sobre como criar políticas públicas específicas com base no território para diferentes grupos de doenças. Este trabalho tem como objetivo estudar, através do uso de análises estatísticas espaciais e aprendizado de máquina, quais doenças causadoras de óbitos na cidade de São Paulo possuem distribuições geográficas similares. Nossa contribuição é dupla: definição de uma nova metodologia para identificar de quais grupos de doenças possuem comportamentos semelhantes em relação às suas distribuições geográficas de óbitos, e também prover um estudo de caso para a cidade de São Paulo. As principais conclusões foram que as maiores taxas de mortalidade associadas às neoplasias estão concentradas na região central da cidade, enquanto as maiores taxas de mortalidade associadas às doenças do sistema circulatório estão concentradas na periferia. Isso mostra que, para as regiões com melhores condições socioeconômicas, a população vai a óbito por causas inevitáveis, que não possuem cura, pois recebem bons tratamentos para as demais causas. Pelo contrário, a população em situação mais vulnerável vai a óbito antes, por uma causa para a qual existe cura e prevenção, porém essas regiões possuem uma maior precariedade no acesso a serviços de saúde. Já com relação às doenças endócrinas, nutricionais e metabólicas, uma parcela das regiões central e oeste possuem taxas de mortalidade um pouco mais baixas em relação às demais regiões. Essas são doenças que são prevenidas com boa alimentação e prática de atividades físicas, o que a população de mais alta renda consegue obter com maior facilidade. Porém, para as doenças do sistema nervoso, essas regiões possuem taxas mais altas que para as demais áreas. Trabalhos futuros podem trazer justificativas desse comportamento para apoiar o desenvolvimento de novas políticas de saúde.

New studies in the field of epidemiology are constantly emerging, bringing significant contributions to the context of public health. There are studies that look into the geographic distribution of specific diseases in particular regions, but very few studies investigate the similarity of the geographic distribution of different diseases. This lack of research reflects a lack of knowledge on how to create specific territory-based public policies for different disease groups. This work aims to study, through the use of spatial statistical analysis and machine learning, which diseases causing deaths in the city of São Paulo have similar geographic distributions. Our contribution is twofold: defining a new methodology for identifying which groups of diseases have similar behaviors in relation to their geographic distributions of deaths and also providing a case study for the city of São Paulo. The major findings were that higher mortality rates associated with neoplasms are concentrated in the central region of the city, while higher mortality rates associated with circulatory system diseases are concentrated in the periphery. This shows that, in regions with better socio-economic conditions, the population dies from inevitable causes that have no cure, as they receive good care for the other causes. On the other hand, the population in a more vulnerable situation dies earlier from a cause that has a cure and prevention, but these regions have greater precariousness in accessing health services. As for endocrine, nutritional, and metabolic diseases, a portion of the central and western regions have slightly lower mortality rates than other regions. These are diseases that are prevented with good nutrition and physical activity, which the higher-income population can obtain more easily. However, for nervous system diseases, these regions have higher rates than other areas. Future work may provide justifications for this behavior to support the development of new health policies.