  Pressure ulcers have high prevalence in ICU patients but are preventable if
identified in initial stages. In practice, the Braden scale is used to classify
high-risk patients. This paper investigates the use of machine learning in
electronic health records data for this task, by using data available in
MIMIC-III v1.4. Two main contributions are made: a new approach for evaluating
models that considers all predictions made during a stay, and a new training
method for the machine learning models. The results show a superior performance
in comparison to the state of the art; moreover, all models surpass the Braden
scale in every operating point in the precision-recall curve. -- --
  Les\~oes por press\~ao possuem alta preval\^encia em pacientes de UTI e s\~ao
preven\'iveis ao serem identificadas em est\'agios iniciais. Na pr\'atica
utiliza-se a escala de Braden para classifica\c{c}\~ao de pacientes em risco.
Este artigo investiga o uso de aprendizado de m\'aquina em dados de registros
eletr\^onicos para este fim, a partir da base de dados MIMIC-III v1.4. S\~ao
feitas duas contribui\c{c}\~oes principais: uma nova abordagem para a
avalia\c{c}\~ao dos modelos e da escala de Braden levando em conta todas as
predi\c{c}\~oes feitas ao longo das interna\c{c}\~oes, e um novo m\'etodo de
treinamento para os modelos de aprendizado de m\'aquina. Os resultados obtidos
superam o estado da arte e verifica-se que os modelos superam
significativamente a escala de Braden em todos os pontos de opera\c{c}\~ao da
curva de precis\~ao por sensibilidade.
