Using the probabilistic method to integrate heterogeneous data sources is very useful to find the same person in different databases. National health information systems have been independently developed and do not contain a unique identifier that enables direct relationships between databases. To improve and correct statistics aimed at improving how the government acts on behalf of the population, there is a need for quality infor mation. In the present work, Probabilistic Relationship methods were used to integrate the Notification Disease Information System (Sinan) and Mortality Information System (SIM) databases. From the intersection of the data, 28 and 40 records related to HIV related deaths in the periods 2007-2009 and 2015-2018, respectively, were found. Besides, hypotheses were raised about the results obtained, and the low data quality of these systems was diagnosed in terms of completeness, consistency, and reliability.O uso do m´etodo probabil´ıstico para integrar fontes de dados heterogˆeneas ´e bastante ´util para encontrar uma mesma pessoa em bases diferentes. Os sistemas de informa¸c˜oes em sa´ude nacionais foram desenvolvidos de forma independente e n˜ao contˆem um identifica dor ´unico que possibilite o relacionamento direto entre as bases de dados. Para melhorar e corrigir estat´ısticas que visam o melhoramento de como o governo age em prol da popula- ¸c˜ao, ´e necess´ario que haja qualidade de informa¸c˜ao. No presente trabalho foram utilizado m´etodos de Relacionamento Probabil´ıstico para integra¸c˜ao das bases de dados do Sistema de Informa¸c˜ao de Agravos de Notifica¸c˜ao (Sinan) e Sistema de Informa¸c˜ao de Mortalidade (SIM). A partir do cruzamento dos dados, foram encontrados, respectivamente, 28 e 40 re gistros relacionados a ´obitos relacionados ao HIV nos per´ıodos de 2007-2009 e 2015-2018. Al´em disso, foram levantadas hip´oteses acerca dos resultados obtidos, e diagnosticado a baixa qualidade dos dados destes sistemas no ˆambito da completitude, consistˆencia e confiabilidade.