Na realidade hospitalar ter um sistema que possibilite a análise de risco de infecção de sítio cirúrgico (isc) de um paciente antes dele se submeter a um procedimento de saúde, traz segurança ao paciente, pois reforça as medidas preventivas. para o hospital tem por objetivo a preservação da vida e redução dos custos, reduzindo o impacto financeiro, por consequência, trazendo novas perspectivas e melhorias a saúde. o objetivo deste trabalho consiste no desenvolvimento de uma ferramenta que irá coletar e analisar informações, com o apoio de técnicas de mineração de dados e inteligência artificial, relacionadas às infecções do sítio cirúrgico (isc) em uma base de dados de pacientes do hospital unimed de criciúma, sul de santa catarina. esta análise se dará de forma automatizada e se baseará em dados existentes no prontuário/histórico do paciente e que foram analisadas e tratadas de forma estatística, gerando um modelo representação de comportamento, que pode ser integrado a um sistema existente na unidade. por meio desta ferramenta, é possível que um treinamento contínuo permita um aprimoramento contínuo com base na atualização de comportamentos. para obtenção dos resultados foram utilizados 07 (sete) algoritmos para testes e o melhor resultado obtido se deu por 02 (dois) algoritmos onde apresentou um acerto de quase 80% na detecção dos perfis de infecção, convertendo em prevenção, evitando riscos maiores para o paciente e, certamente, gerar economia devido aos custos que diante de um quadro de infecção se tornam elevados. como resultados têm-se dados que demonstram que a inteligência artificial utilizada no desenvolvimento de uma ferramenta pode contribuir de forma positiva na área da saúde. sendo assim, pode-se perceber a contribuição da ferramenta, onde além da prevenção de infecções no sítio cirúrgico, os gastos médios podem ser reduzidos em cerca da 01 (um) milhão de reais com infecções pós-cirúrgicas anualmente apenas no hospital onde foram realizados os estudos.