Como a análise de dados irá impactar o SUS e demais serviços de saúde no Brasil

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Quando estamos planejando os desafios dos nossos Bootcamps, sempre pensamos em algo empolgante e em projetos reais. A Tera acredita muito no Tech For Good e no quanto a tecnologia pode ajudar as pessoas. No último Bootcamp de Data Science & Machine Learning for Business, os participantes tiveram que propor soluções para a área de saúde pública através dos dados de internação do SUS – Sistema Único de Saúde. A história que nos inspirou veio de um deles e o resultado foi emocionante e validado pelo Secretário de Saúde da Prefeitura de São Paulo.

Renato Vieira, médico pela UNIFESP, fez residência em Psiquiatria Geral, atuou durante alguns anos como psiquiatra clínico e psicoterapeuta, hoje é gerente médico corporativo na Beneficência Portuguesa de São Paulo e confessa que, no início da carreira como gestor, encarou como obstáculo a necessidade de medir desempenho e demanda. A necessidade virou paixão e agora se ocupa em buscar respostas para medir a força do acaso e como traduzir comportamento em números.

Nos últimos anos, a BP tem investido em cultura digital, promovendo a informatização de suas unidades, e a Gerência Médica Corporativa, sob gestão de Renato, é um dos setores cuja função é transformar essas informações em processos de melhoria. O Bootcamp da Tera, diz Renato, aumenta a capacidade de planejamento de projetos ligados a essa transformação – dele e de sua equipe. Renato acredita que o gestor deve “tornar claro para sua equipe o significado dos dados que recebe e que produz, partilhando o processo decisório de forma transparente e aberta.” Essa atitude, aliada ao conhecimento dos próprios limites e a vontade de aprimorar suas capacidades, é essencial para o gestor saber que tomou uma decisão baseada num processo de sólida sustentação prática e teórica.

Há um desafio, no entanto, que Renato destaca para que serviços de saúde brasileiros façam proveito desse processo de tomada de decisão: a geração de dados de qualidade. Muitos hospitais do SUS não possuem sistema de prontuário eletrônico, por exemplo, e quase metade dos hospitais brasileiros são pequenos – com menos de 50 leitos – e com arquitetura de gestão de dados insuficiente, o que, de acordo com Renato, é “um desastre para a qualidade das informações inseridas, dificultando muito a identificação ‘fina’ das demandas epidemiológicas nacionais. Uma política consciente – e duradoura – de gestão da informação poderia trazer ganhos gigantescos ao planejamento de alocação de recursos, trazendo maior eficiência ao SUS.”

Outra questão destacada por Renato é a metodologia de análise de dados clínicos no Brasil. “Tradicionalmente, os aspectos relativos ao diagnóstico (tipicamente codificados pela Classificação Internacional de Doenças, CID-10), idade, uso de recursos hospitalares ou comorbidades são tratados de forma ‘univariada’, individualmente, ou como combinação de itens”, explica ele. Entretanto, nas últimas décadas, “uma grande evolução em modelos de análise por ‘clusters’ multidimensionais, agrupando informações clínicas em entidades clínicas conhecidas como DRG (Diagnosis Related Group). O potencial de uso destas metodologias está apenas começando, e pode representar um avanço significativo no planejamento dos serviços de saúde”, aposta.

Renato aposta, também, que os hospitais de referência devem inspirar o setor para que os gestores de instituições menos preparadas consigam enxergar possibilidades de ganho na aplicação da ciência de dados na saúde no Brasil e provoquem o que ele coloca como um desafio: o uso eficiente dos dados para melhorar a vida das pessoas.

Sobre o autor:

Luisa Falcioni é coordenadora do Programa de Data Science & Machine Learning for Business da Tera.

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