Resumo

O Ministério da Saúde (MS) elaborou a ESD28 para direcionar o desenvolvimento de atividades que promovem a adoção de tecnologias digitais e, com isso, permitir que o Brasil atinja a excelência no atendimento à saúde da população, em linha com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da Organização Mundial da Saúde. Este planejamento (ESD28) envolve a descrição de práticas de gestão e ações integradas, além da definição de iniciativas prioritárias. Um fundamento crítico para viabilizar as práticas digitais é a necessidade de organizar o conjunto de dados na saúde, tendo em vista o vasto potencial de valor em dados adquiridos nas atividades diárias do setor.

Considerando que o DATASUS é o órgão responsável por coletar, processar e disseminar informações sobre saúde, o projeto visa apoiar ações prioritárias da ESD28. Uma delas é a Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS), que tem como objetivo promover a troca de informações entre os pontos da Rede de Atenção à Saúde (RAS), tornando-se uma importante infovia com alta disponibilidade de informação, flexível e segura. Esta proposta permitirá realizar atividades direcionadas para garantir a evolução da estratégia, focando na concepção de uma infraestrutura adequada para a execução de projetos baseados no uso de dados. Diante deste cenário, o DIAna fortalece a capacidade da RNDS na comunicação com outros agentes e nas suas necessidades de evolução.


Introdução

Com alcance nacional, o DIAna se dará por meio do desenvolvimento de modelos informacionais que promovem a interoperabilidade entre os serviços de saúde; por meio da evolução da arquitetura atual da RNDS no que tange sua capacidade de controle de transações, processos de integração e deployment de aplicações; e, por fim, do estudo direcionado a oportunidades de melhorias do ambiente e sua camada de indexação.

No ambiente analítico, contempla melhorias da infraestrutura do Data Lake (serviço informacional previsto na arquitetura da RNDS, criado para atender a demandas analíticas; funciona em parceria entre DATASUS, AWS e HIAE), e expansão para aquisição e uso de dados, além da implementação de uma política de governança de dados.

O projeto está vinculado aos seguintes objetivos do Plano Nacional de Saúde:

  • Promover a ampliação e a resolutividade das ações e serviços da atenção primária de forma integrada e planejada;
  • Fomentar a produção do conhecimento científico, promovendo o acesso da população às tecnologias em saúde de forma equitativa, igualitária, progressiva e sustentável;
  • Aperfeiçoar a gestão do SUS visando a garantia do acesso a bens e serviços de saúde equitativos e de qualidade.

  • Métodos

    Para demandas de desenvolvimento, serão utilizados frameworks Scrum; Open Group Architecture Framework (TOGAF) para as demandas de arquitetura; e, para as de governança de dados, Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK). Além disso, serão aplicadas boas práticas de levantamento e especificação de requisitos utilizando ferramentas relacionadas à gestão de projetos para oferecer visibilidade, segurança e agilidade às entregas. Também serão avaliadas boas práticas internacionais como referência de soluções adequadas para comunicação entre serviços de saúde e ambiente analítico.

    Melhorias

    Para o apoio na concepção, desenvolvimento e implementação de melhorias na arquitetura da RNDS, serão utilizados padrões de controle de transações em sistemas distribuídos, garantindo a interoperabilidade entre arquiteturas centralizadas, distribuídas e híbridas que utilizam recursos de infraestrutura local e/ou em nuvem.

    Para isso, serão desenvolvidos documentos de avaliação de arquitetura da RNDS, que irão identificar pontos de interesse para melhorias; um plano de apoio de implementação de padrão para controle de transações em sistemas distribuídos; e um plano e implementação de testes no ambiente (capacidade, resiliência e segurança).

    Protocolos

    Serão desenvolvidos modelos computacionais em protocolo HL7 FHIR R4 (protocolo internacional para troca de dados em sistemas da área da saúde, integrando não só informações clínicas, mas também administrativas) para até dez modelos de informação. Para isso, será executada uma Prova de Conceito (POC) com a criação de até dez serviços de comunicação que serão disponibilizados utilizando a infraestrutura do Hospital Israelita Albert Einstein e de um hospital do Sistema Único de Saúde para testar a capacidade de comunicação por meio dos modelos de comunicação desenvolvidos.

    Testes de capacidade de expansão:

    Será executada uma Prova de Conceito (POC) para teste de capacidade da expansão da camada de indexação da RNDS com o objetivo de avaliar alternativas para sua expansão considerando a utilização de soluções open source e disponíveis por meio de provedores de computação em nuvem.

    Planos de migração de soluções

    O projeto oferecerá apoio na definição, sustentação e implementação das estratégias para os planos de migração de soluções legadas e cloud computing por meio do entendimento da arquitetura “as-is” e desenho do “to-be” para o mapeamento das demandas necessárias para os processos de transição e integração. Para isso, será elaborado um documento com definição das estratégias e desenhos das arquiteturas de transição e seus respectivos esforços de implementação.

    Processos de integração e deployment

    Para o desenvolvimento das ações orientadas aos processos de integração e deployment contínuo das soluções para ambiente local e nuvem será elaborado um documento de definição dos padrões para desenvolvimento das pipelines de CI/CD considerando a plataforma GitLab. Também serão desenvolvidos e instalados templates para estas pipelines.

    Evolução do ambiente analítico

    O projeto oferece apoio na evolução do ambiente analítico do DATASUS e da RNDS, considerando as necessidades tecnológicas para a plataforma de Big Data contemplando ingestão de dados, governança, processamento e consumo. 

    Melhorias do Data Lake

    Serão desenvolvidas melhorias na arquitetura de Data Lake, distribuída em camadas de: ingestão, storage, sandbox e consumo. Para isso, serão elaborados documentos de arquitetura com definição das ações de melhorias no ambiente analítico do DATASUS; implementação das ações de melhorias definidas em documento de arquitetura; e desenvolvimento de camada FastLane e ambiente de pesquisa e prototipação de soluções baseadas em dados (Sandbox).

    Política de governança de dados

    Será elaborada uma documentação para implementação de política de Governança de Dados e terminologias para a RNDS e Data Lake, orquestrando as necessidades nas diferentes camadas, além da implementação dos processos que ficarem definidos.

    Modelos de ciências de dados

    Criação de três modelos de ciências de dados em bases multimodais para evolução e teste do Data Lake por meio da elaboração de plano e implementação de testes no ambiente (capacidade, resiliência e segurança); desenvolvimento de três provas de conceito utilizando a camada Sandbox para criação de soluções que utilizem dados.

    Também será desenvolvida uma POC para utilização de modelos multimodais de ciências de dados para testagem contínua em menor escala do consumo de dados em tempo real do Data Lake. Isso será feito por meio da implementação de serviços automatizados de extração e preparação de dados para consumo de modelos para COVID-19; e implementação de um fluxo automatizado de testagem de funções base de algoritmos para consumo de dados em tempo real.

    Transferência de conhecimento

    Dinâmica de transferência de conhecimento das ações citadas anteriormente para garantir a continuidade das melhorias e sustentação das entregas realizadas no período de execução do projeto. Para isso, serão elaborados treinamentos à distância e workshops, além de documentação dos processos implementados, visando a transferência de conhecimento para terceiros, a serem indicados pelo DATASUS.



    Equipe

    • Hospital Israelita Albert Einstein

      Liderança

       

    • Edson Amaro Junior - Líder do projeto
    • Birajara Soares Machado - Coordenador Neurociências

    • Equipe
    • Agatha Paula Colin de Souza - Assistente Projetos
    • Aline Lissa Okita - PJ - Consultora Clínica
    • Anderson Alves Schinaid - Bolsista
    • Augusto Pereira Alencar - Analista Sistemas Sr
    • Bruna Braga da Silva - Assistente Projetos
    • Carlos Arruda Baltazar - Analista Sistemas Sr
    • Damião Verde Fernandes Torres Loureiro - Consultor Projetos
    • Fernando Mainetti Secol - Consultor Sistemas
    • Gabriel Gonçalves Nogueira - Engenheiro Dados
    • Gabrielle Loany de Souza Couto - Bolsista
    • Gian Lucca dos Santos Severino - Analista Sistemas Jr
    • Giulia Kimie Nakahara Kosugi - Analista Projetos Sr
    • João Luiz Giglio Laudissi - Bolsista
    • Jorge Nebhan Haidar Filho - Bolsista
    • Larissa Vasconcelos de Moraes - Cientista de Dados
    • Letícia D'Ordaz Lhano Santos - Bolsista
    • Lucas Kallás Silva - Bolsista
    • Luigi Villanova Machado de Barros Lago - Bolsista
    • Luiz Gustavus Capellini - Analista Sistemas Pl
    • Luiz Otávio Vittorelli - Bolsista
    • Mara Huffenbaecher Giavina-Bianchi - PJ - Consultora Clínica
    • Marcelo Ferreira de Araújo - Consultor Projetos
    • Maria Isabel Barros Guinle - Bolsista
    • Matheus Ribeiro Adorno Silva - Bolsista
    • Nathalia Barbosa da Silva - Assistente Projetos
    • Nidilaine Xavier Dias - Consultor Projetos
    • Patrícia de Moraes Alves Barboza - Consultor Projetos
    • Paulo Cesar Estevam Filho - Analista Sistemas Jr
    • Priscila Satomi Acamine - Analista Sistemas Jr
    • Rafael do Espírito Santo - Bolsista
    • Silvia Heringer Oliveira Asseituno - PJ - Consultor Projetos
    • Victor Fornasiero De Paiva - Analista Sistemas Sr
    • Vithor Hugo Fialho Lopes - Analista de Sistemas Jr
    • William Gois Vitor - Cientista de Dados

    • Colaboração

      Área Técnica

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