As Doenças Cardiovasculares (DCV) são a principal causa de morte no Brasil, avaliar os fatores de riscos para esse grupo de doenças na população, especialmente, em relação aos fatores modificáveis para a Doença Arterial Coronariana (DAC) é uma estratégia significativa para evitar/minimizar sua ocorrência. Com a evolução da tecnologia da informação, atualmente, o uso de ferramentas computacionais de mineração de dados é primordial para apoiar os profissionais da área da saúde na organização e análise de dados biomédicos, inclusive, com a possibilidade do uso da inteligência artificial para fazer predições. O objetivo deste estudo é apresentar a utilização da ferramenta Orange Data Mining para avaliação de fatores de risco para Doença Arterial Coronariana. Trata-se de um estudo exploratório-descrito, em que os dados foram coletados junto a participantes de um evento de promoção à saúde realizado por uma instituição de ensino superior privada do interior paulista. A ferramenta computacional usada para a análise dos dados foi a Orange Data Mining com os componentes: File; Data Table; Feature Statistics; Pivot Table; Distributions; Corpus e Word Cloud, sendo os dois últimos utilizados para análise de dados qualitativos. Foram entrevistados 853 participantes, 53,7% do sexo feminino e 46,3% masculino. Identificou-se que a média de idade dos participantes foi de 52,1 anos, o peso médio calculado foi de 74,6 kg, a maioria (64,8%) declarou não ser hipertensa e 81,5% dos hipertensos fazem uso de medicação, com a Losartana sendo a mais citada. A hipertensão acomete mais os homens (37,4%); declararam-se tabagistas 12,1%; quanto à prática de atividade física 56,5% responderam que realizam algum tipo de atividade física regularmente; e 62% dos participantes informaram que passam por consulta médica periodicamente. Constatou-se que a Diabetes é a outra doença mais citada, além da Hipertensão. Diante dos resultados, evidenciou-se que o sobrepeso e o sedentarismo são os principais fatores de riscos modificáveis presentes na população estudada, portanto, na próxima edição do evento deve-se intensificar ações de orientação para alimentação saudável e prática de atividade física. Conclui-se que o uso da ferramenta Orange Data Mining foi fundamental para a análise dos dados, por meio dela foram criados diferentes fluxos de trabalho de mineração de dados, sem a necessidade de codificação, fator imprescindível para profissionais da área da saúde, uma vez que muitos desconhecem a programação de algoritmos computacionais.
