Resumo
O Ministério da Saúde estabeleceu a Estratégia de Saúde Digital para o Brasil 2020-2028 (ESD28) como o norteador para a transformação tecnológica do SUS. Alinhado a esse movimento, o projeto CD&IA promove a formação e consolidação de conhecimentos em Ciência de Dados (CD) e Inteligência Artificial (IA) na Anvisa, Ministério da Saúde e órgãos vinculados, conforme preconizado na Prioridade 5: Formação e capacitação de recursos humanos para a Saúde Digital - ESD28. O objetivo geral é capacitar profissionais para transformar a vasta massa de dados em informações estratégicas, promovendo a tomada de decisão baseada em evidências para melhorar a qualidade dos serviços e aumentar a eficiência em saúde.
O projeto contribui diretamente para o Plano Nacional de Saúde e o Plano Plurianual (2020-2023), focando no aperfeiçoamento da gestão do SUS e na produção de conhecimento científico equitativo. Além disso, está estritamente vinculado ao Plano Estratégico da ANVISA (2024-2027) e ao seu Plano Diretor de Vigilância Sanitária - PDVISA, especialmente no que tange à produção de conhecimento, transformação digital, promoção de cultura de inovação e desenvolvimento tecnológico.
As ações principais neste triênio incluem (2024-2026):
- Oferta de 04 edições (160 vagas) do curso de Especialização em Ciência de Dados e IA, para profissionais indicados pela Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa), Ministério da Saúde (MS), Vigilâncias Sanitárias e Secretarias de Saúde estaduais e municipais, CONASS e CONASEMS.
- 02 Seminários Científico de Ciência de Dados e Inteligência Artificial no SUS.
- Produção e disseminação científica de CD&IA aplicada ao SUS.
Introdução
O projeto CD&IA visa apoiar a modernização do ecossistema de inovação e dados de saúde pública brasileira, integrando-se às prioridades da Estratégia de Saúde Digital. A utilização de Ciência de Dados e Inteligência Artificial no SUS não é apenas uma inovação tecnológica, mas uma necessidade para revolucionar a eficiência operacional e a assistência ao cidadão. Os benefícios esperados incluem:
- Qualificação da Vigilância Sanitária
- Eficiência na gestão
- Redução de gargalos de tempo e processos
- Decisões baseadas em dados
- Promoção da cultura de inovação
- Automação de processos
O Hospital Alemão Oswaldo Cruz (HAOC), por meio de sua Faculdade de Educação em Ciências da Saúde (FECS), aporta sua excelência técnica e histórica em projetos PROADI-SUS para garantir a certificação e a qualidade pedagógica necessárias a essa transformação.
Métodos
Para viabilizar a formação de especialistas capazes de atuar na fronteira tecnológica da saúde pública e fomentar o alcance dos objetivos estratégicos, o projeto utiliza uma estrutura metodológica que combina ensino híbrido e gestão de indicadores:
Estrutura curricular: O curso de Especialização possui carga horária mínima de 360 horas, ministrado de forma síncrona on-line e presencial, dividido em 5 disciplinas:
- Introdução à análise e ciência de dados;
- Ciência de Dados, Estatística Aplicada e Transformação Digital na Gestão Pública em Saúde;
- Ciência de Dados Avançada: Modelagem, Aprendizado de Máquina e Aplicações em Saúde;
- IA Avançada: Deep Learning, Visão Computacional e Processamento de Linguagem na Saúde;
- Projeto Aplicado de Inteligência Artificial em Saúde Pública.
Ao longo de cada edição do curso há 04 semanas presenciais de imersão prática para fortalecer o conhecimento aplicado.
Pilar Pedagógico: Estruturado pela FECS, coordenado pela Anvisa e o Hospital Alemão Oswaldo Cruz, o currículo abrange desde fundamentos de estatística e linguagens de programação, até técnicas avançadas de Machine Learning e Deep Learning voltadas a saúde e ferramentas de governança de dados, alinhando-se aos padrões de interoperabilidade e segurança exigidos pela Estratégia de Saúde Digital.
Gestão de Projetos e Riscos: Aplicação de práticas de monitoramento constante para mitigar riscos como atrasos no cronograma ou evasão, garantindo a conformidade com o Plano Pedagógico do Curso (PPC).
Produto tecnológico aplicado: Os alunos são avaliados por meio da entrega de artigos e projetos práticos aplicados ao SUS. Este projeto exige a construção de modelos preditivos, algoritmos de IA ou análises complexas de dados que respondam a desafios específicos das instituições de origem dos alunos (Anvisa, MS, Vigilâncias Estaduais, etc.).
As entregas estruturantes do projeto são:
04 edições da Especialização em CD&IA.
02 Seminários de Ciência de Dados e Inteligência Artificial no SUS.
Produção e disseminação científica em congressos e outros eventos científicos.
Resultados
Abrangência Institucional:
- 108 especialistas formados (2022 - 2025) e 82 em formação (2025-2026).
- Ao final do triênio esperasse a formação de aproximadamente 200 especialistas.
- 6 edições do curso de especialização
- 1 curso autoinstrucional (20 horas) em Análise e Ciência de Dados
- 449 formados no curso autoinstrucional
- 1 Trilha de conhecimento em Ciência de Dados.
Eventos:
1 evento de encerramento – 1º e 2º edição do curso (triênio 2021-2023)
1 Evento de abertura - 3º e 4º edição do curso (triênio 2024-2026)
2 Seminários de Ciência de Dados e IA no SUS
12 Semanas de imersão presencial na Anvisa
Entregas
Aproximadamente 100 projetos de inovação em CD&IA aplicados ao SUS.
Projeto Pedagógico de Curso (PPC)
Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) do curso
Caderno digital do aluno no Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA)
3º lugar no 2º Prêmio Anvisa (Categoria Geral - Processo de Suporte)
Participação no 38º Congresso Conasems (2025) - Ciência de Dados e Inteligência Artificial no fortalecimento da gestão do SUS: experiências exitosas
Oficina de CD&IA no Seminário de Monitoramento e Avaliação do Decoop (2025)
Equipe
Hospital Alemão Oswaldo Cruz
Anderson Mesquita Franca
Analluza Bolivar Dallari
Debora Schuskel
Elivelton Borges Pinheiro
Felipe Ferré
Giovanna Valadares Borges
Jefferson Luis da Silva Oliveira
Kelly de Lira Gonçalves Machado
Lucas Custodio Alexandrino
Luci Scheffer
Maria Carolina Lourenço Gomes
Monica Batista de Oliveira
Nicolas Rocha do Nascimento
Tathiana Soares Machado Velasco
Thiago Cezar Macete
Vitor Hiroshi Pereira
Wilma Madeira da Silva
Wilma Madeira da Silva
Gerência-Geral de Conhecimento, Inovação e Pesquisa (GGCIP)