Propósito da reamostragem

Um hospital está desenvolvendo um modelo de Machine Learning para prever se pacientes desenvolverão uma doença rara com base em seus prontuários.

No entanto, nos dados históricos do hospital, apenas 5% dos pacientes foram diagnosticados com a doença, enquanto 95% estavam saudáveis. Ao testar um modelo inicial, ele atingiu 95% de acurácia, mas raramente previu a doença, ou seja, na maioria das vezes apenas classificava todos como "saudáveis".

Você está prestando consultoria ao hospital e recomendou aplicar reamostragem sintética. Qual é o seu principal argumento para aplicar a reamostragem neste caso?