Resumo

Com o avanço da tecnologia e a proliferação de dispositivos e sistemas de informação, podemos ter acesso a uma grande quantidade, tamanho e variedade de dados — e todo esse material disponível se torna um dos principais ativos de qualquer instituição contemporânea. Assim, novas formas de tratamento de dados se tornam essenciais para o sucesso, melhoria e otimização de processos de trabalho e de tomada de decisões.

A Lei nº 8080, de 19 de setembro de 1990, ao definir o SUS, dispôs que a União, os Estados, o Distrito Federal e os Municípios exerceriam, no seu âmbito administrativo, a definição das instâncias e mecanismos de controle, avaliação e fiscalização das ações e serviços de saúde. Também disciplinou que é responsabilidade do Ministério da Saúde (MS) acompanhar, por meio de seu sistema de auditoria, a conformidade à programação aprovada da aplicação dos recursos repassados a estados e municípios (inciso I, do art. 15 e §4º do art. 33).

Além disso, atribuiu ao MS a competência para estabelecer o Sistema Nacional de Auditoria (SNA) e coordenar a avaliação técnica e financeira do SUS em todo o Território (inciso XIX, do art. 16, da L8080). O SNA foi instituído no âmbito do SUS com a missão de avaliar a efetividade da aplicação dos recursos federais, repassados a estados e municípios, destinados às ações, programas e políticas públicas de saúde.

No âmbito federal, foi instituído o DENASUS, órgão central do SNA, que, dentre outras competências, deve avaliar a aplicação dos recursos federais destinados à saúde, a fim de melhorar a eficácia das atividades realizadas pelas entidades auditadas, para que elas alcancem os objetivos/metas institucionais e, consequentemente, garantam ao usuário do serviço público seu direito fundamental à saúde.

Nesse sentido, é imprescindível a implementação de inteligência artificial para acelerar os processos de auditoria interna do MS, bem como torná-los mais eficientes, eficazes e efetivos.


Introdução

O objetivo principal do PAMDAS é aprimorar a interoperabilidade dos dados (quando dois ou mais sistemas conseguem trabalhar em conjunto, sem que um dependa da tecnologia do outro), com uso de técnicas para otimizar a análise e a construção de estrutura da informação, para aplicá-los em auditorias do SUS.

Além disso, serão desenvolvidos modelos analíticos escaláveis para a plataforma de gestão de dados, permitindo detectar automaticamente possíveis anomalias nos programas do MS. Outro objetivo é disseminar o conhecimento das tecnologias e produtos desenvolvidos no projeto para a equipe do DENASUS.

Outro ponto de destaque é que dados de diversas fontes integradas poderão propor recomendações para melhoria na aplicação dos recursos federais destinados aos programas e políticas do SUS, além da geração de conhecimento, ferramentas e soluções escaláveis com tecnologias sustentáveis e expansão da capacidade de extração e análise de dados, alinhadas com a RNDS.

O projeto permite  a capacitação dos profissionais do SUS em temas de tecnologia avançada, com alto potencial para aprimorar as atividades de auditoria no MS.


Métodos

O projeto PAMDAS se divide em três grandes eixos:

  • Aprimorar a interoperabilidade dos dados: acesso às bases e sua organização em um ecossistema de dados, sendo uma frente essencial para desenvolver uma plataforma de acesso/monitoramento de dados de saúde para fins de auditoria – em resumo, será construído o “big data” do projeto. Também será desenvolvido um ecossistema de alta disponibilidade e elasticidade para dados (Cluster Hadoop, Spark e outras tecnologias) sobre diversos programas de saúde pública, materializado em componentes de cloud datalake com documentação para desenvolvedores e dedicado ao DENASUS. Uma plataforma de gestão de dados irá disponibilizar modelos analíticos sobre os dados do ecossistema para consumo, exportação e visualização de relatórios gerenciais.
  • Desenvolver modelos analíticos escaláveis para detectar possíveis anomalias: camada de inteligência no uso dos dados, ou seja, a aplicação de técnicas de “Analytics” para gerar modelos de detecção automática de anomalias, bem como identificação de potenciais estratégias de usos do conjunto de informações. Para cada programa elencado, espera-se uma entrega específica, materializada como um modelo analítico especializado naquele programa, integrado à plataforma de dados descrita no eixo anterior. Pode-se dizer, ainda, que cada programa atua em duas frentes distintas: uma com o objetivo de informatizar processos já realizados e outra com o intuito de usar a tecnologia de Big Data & Analytics para trazer novos insights sobre a busca de anomalias. Além dos modelos em si, espera-se a entrega da documentação técnica e seus respectivos manuais de operação quando integrados à plataforma de dados.
  • Disseminar o conhecimento das tecnologias e produtos desenvolvidos no projeto: troca de conhecimento desenvolvido no projeto, facilitando a transferência de informação para o DENASUS. Está prevista a realização de cinco workshops, sendo um focado no público geral do DENASUS e quatro focados em profissionais técnicos do DENASUS, que poderão estender/aprimorar as entregas.


  • Equipe

    • Hospital Israelita Albert Einstein

      Liderança

      Edson Amaro Junior - Líder do projeto

        Michel Silva Fornaciali - Cientista de dados e coordenador do projeto


      Equipe

      Colaboração

      Área Técnica

    Conheça outros Projetos_