Resumo

Dados, informação e conhecimento formam uma pirâmide estratégica, que leva a instituição à:

·         Tomada de decisões precisas e bem embasadas

·         Aquisição de inteligência corporativa

·         Implantação de estratégias e ações com maior chance de sucesso.

Em um passado próximo, o processo de aquisição de conhecimento por meio de dados representava um grande desafio. Não pela grande quantidade deles, mas por sua escassez. Com o avanço da tecnologia, a proliferação de dispositivos móveis e a disseminação das mídias sociais, essa realidade se inverte: o problema deixa de ser a escassez de dados e passa a ser sua grande quantidade, tamanho e variedade.

Com tanta informação disponível, dados se tornam um dos principais ativos de qualquer organização contemporânea. Dessa maneira, novas formas de tratamento de dados se tornam essenciais para o sucesso e trazem consigo uma quantidade gigantesca de possibilidades de uso para a melhoria e otimização de processos de trabalho e de tomada de decisão nas organizações.

O uso destas novas formas de tratamento e análise de dados pode gerar tempo elevado para análise de processos e petições, assim como uma necessidade cada vez maior de servidores para diminuir o tempo e aumentar a qualidade das análises. Além disso, impacta em iniciativas de simplificação e padronização de processos de trabalho que têm resultados limitados, na necessidade de aprimorar ainda mais a transparência da Anvisa para com a população, setor regulado e Sistema Nacional de Vigilância Sanitária (SNVS), falta de previsibilidade do tempo de registro e pós-registro, e dificuldade na aquisição e tratamento de informação para tomada de decisões baseadas em evidências de dados e em análises preditivas de forma rápida, precisa e com qualidade.


Introdução

O projeto tem o objetivo de capacitar profissionais da Anvisa para que desenvolvam a habilidade de analisar dados disponíveis, de forma rápida e com qualidade, além de fornecer subsídios aos gestores para tomada de decisões baseada em evidências.

O Projeto BigData/HAOC contribui para o alcance dos objetivos do Plano Nacional de Saúde:

·         Objetivo4: Fomentar a produção do conhecimento científico, promovendo o acesso da população às tecnologias em saúde de forma equitativa, igualitária, progressiva e sustentável.

·         Objetivo7: Aperfeiçoar a gestão do SUS visando a garantia do acesso a bens e serviços de saúde equitativos e de qualidade.

O BigData/ HAOC também contribui com prioridades da Estratégia de Saúde Digital (ESD) para o Brasil 2020–2028:

·         Prioridade1. Governança e liderança para A ESD, por meio da ampliação e institucionalização da ESD.

·         PrioridSaúd. Formação e Capacitação de Recursos Humanos, por meio da capacitação de profissionais do SUS em Informática em Saúde.

Além disso, a iniciativa está alinhada a dois eixos do Plano Diretor de Vigilância Sanitária:

·         Eixo I: Organização e gestão do Sistema Nacional de Vigilância Sanitária, no âmbito do SUS.

·         Eixo IV: Produção do conhecimento, pesquisa e desenvolvimento tecnológico.

Benefícios ao SUS:

O Projeto BigData/ HAOC contribui com:

·         Realização de análises preditivas: traçar cenários futuros possíveis para cada ação que se planeje executar, auxiliando a tomada de decisões sobre as estratégias da Anvisa na promoção e proteção da saúde da população.

·         Realização de análises prescritivas: recomendações específicas para mudar o que está por vir.

·         Otimização de processos e fluxos da tomada de decisão, além de agilidade e efetividade de ações de promoção e proteção da saúde da população de forma ilimitada.

·         Constituição de competências técnicas para monitoramento de pós-mercado, tais como identificação de reações adversas e surtos de doenças, permitindo que sejam identificados de forma antecipada.

·         Uso de processamento de linguagem natural (Natural Language Processing), para notificações, o que pode facilitar análises mais assertivas e seguras, sem a necessidade de leitura analógica por parte de servidores.

·         Adoção de processos que utilizem inteligência artificial para, a partir da análise de dados, poder-se prescrever as melhores opções de ação ou decisão para superar determinado problema ou desafio.

·         Redução do tempo necessário para aquisição de informações relevantes para a tomada de decisão.

 


Métodos

O projeto é dividido em dois momentos:

1.        Curso introdutório de análise de dados em saúde

Objetiva sensibilizar e instrumentalizar profissionais da saúde a respeito de confeitos básicos, ferramentas e metodologias de análise de dados.

Curso de extensão na modalidade EaD, autoinstrucional, disponível na plataforma do Hospital Alemão Oswaldo Cruz, com duração total de 20 horas.

2.        Curso de Especialização em Data Science e Inteligência artificial

Objetiva desenvolver competências de aplicação prática em profissionais de nível superior da Anvisa e outros órgãos do SUS, responsáveis pela análise de dados da agência para estudo, análise de dados estruturados e não-estruturados, para a extração de conhecimento, detecção de padrões e obtenção de insights, para tomada de  decisão com foco na vigilância sanitária.

Curso de duração de 360 horas, ministrado de forma híbrida, com encontros online e presenciais.

 


Resultados

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Equipe

  • Hospital Alemão Oswaldo Cruz

    Liderança

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    Equipe

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    Colaboração

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    Área Técnica

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