Programa - Comunicação Oral - CO19.1 - Paineis e Inovações na Gestão da Informação em Saúde Coletiva

Período de Realização
Diante do surto de sarampo em março de 2025 em São João de Meriti (RJ), a SES-RJ

Objeto da produção
Vigilância Ativa do Sarampo

Objetivos
Desenvolvimento de estratégias inovadoras com base em ciência de dados para o monitoramento, prevenção e controle do sarampo durante o surto, destacando a integração das vigilâncias, uso de tecnologias acessíveis e qualificação da resposta.

Descrição da produção
Foram empregadas técnicas de mineração de dados e linkage probabilístico entre sistemas como o SINAN e o GAL, utilizando exclusivamente o software livre R. . As ações incluíram: (1) varredura diária no GAL com alertas automatizados; (2) busca por sinais e sintomas em prontuários eletrônicos; (3) cruzamento entre notificações de arboviroses e exames laboratoriais, com geração de solicitações de sorologia; (4) painel interativo em tempo real para monitoramento das análises.

Resultados
Um total de 232.017 atendimentos em 24 unidades de saúde de São João de Meriti foram analisados, identificando 14 pessoas com sintomas sugestivos de sarampo, todas foram monitoradas pela vigilância municipal. As ferramentas permitiram a ampliação da sensibilidade da vigilância, a redução do tempo de resposta e a integração entre vigilância epidemiológica, laboratorial e assistencial.

Análise crítica e impactos da produção
Maior capacidade de Busca ativa Laboratorial e Institucional

Considerações finais
A experiência mostra como soluções digitais baseadas em ciência de dados e políticas públicas integradas fortalecem as vigilâncias em saúde em emergências. O modelo é replicável em outros contextos, qualificando ações, reduzindo desigualdades no acesso à informação e ampliando a efetividade das políticas diante dos determinantes sociais e novas ameaças sanitárias

Apresentação/Introdução
A transformação digital no setor público tem sido um desafio crescente, visando a integração de informações. O Sistema Único de Saúde, responsável pelo acesso universal à saúde, tem adotado tecnologias como o SUS Digital, para a implementação do prontuário eletrônico. O município de São Gonçalo do Amarante tornou-se um case relevante de interoperabilidade na adoção de tecnologias de informação em saúde.

Objetivos
Este estudo visa analisar a implementação do Prontuário Eletrônico do Cidadão-PEC em São Gonçalo do Amarante, Ceará, Brasil, com ênfase na interoperabilidade dos sistemas de informação, na integração das plataformas digitais.

Metodologia
O presente estudo adotou uma abordagem qualitativa e descritiva, focando na análise de dados primários relacionados à gestão local, especificamente a avaliação do Plano Municipal de Saúde de São Gonçalo do Amarante, Ceará, vigente de 2022 a 2025. Para a coleta das informações, foram utilizados dados públicos acessíveis, incluindo as informações sobre os objetivos de implementação do plano, as portarias e diretrizes do Ministério da Saúde, além do próprio conteúdo do plano municipal. A análise considerou o contexto e os documentos referentes ao período em questão, permitindo uma compreensão das diretrizes, projetos e ações adotadas no município para o aprimoramento da gestão digital da saúde.

Resultados
O Plano Municipal de Saúde (2022-2025) de São Gonçalo do Amarante-CE modernizou a gestão com ações de informatização e suporte técnico nas unidades de saúde. A implementação do PEC favoreceu a interoperabilidade e a gestão em tempo real. Na atenção secundária, o sistema é utilizado para integrar o cuidado e apoiar a gestão pública. A análise por meio do Power BI permite monitoramento ágil. No entanto, ainda há desafios, como a capacitação profissional e a compatibilidade entre sistemas, exigindo planejamento e suporte contínuos. Apesar dos avanços, a interoperabilidade no SUS Digital enfrenta obstáculos, mas sua consolidação é essencial para ampliar o acesso e o compartilhamento de dados.

Conclusões/Considerações
A implementação do SUS Digital no município de São Gonçalo do Amarante, Ceará, é exemplo relevante de como a transformação digital pode melhorar a qualidade do atendimento no SUS, especialmente quando se garante a interoperabilidade dos sistemas de informação. Contudo, os desafios são identificados, sendo necessária a superação de barreiras tecnológicas, melhoramento de infraestrutura e de capacitação contínua dos profissionais de saúde.

Período de Realização
Foi estruturado dentro do ano de 2024.

Objeto da experiência
Descrever a experiência da SAPS/SES-RJ, no monitoramento das ações de imunização a partir da criação de Painéis de monitoramento.

Objetivos
Aprimorar o monitoramento da cobertura vacinal e das ações de imunização no estado; Fornecer uma base sólida para decisões estratégicas, contribuindo para o fortalecimento das ações e a garantia de uma cobertura vacinal mais efetiva.

Descrição da experiência
A partir do cenário de queda da cobertura vacinal no estado e da necessidade de acompanhamento contínuo das ações de imunização pela Atenção Primária à Saúde, a equipe técnica da SAPS iniciou o desenvolvimento de painéis interativos com dados divididos por região de saúde, município e sexo, permitindo a visualização de dados atualizados de forma ágil e direcionada, possibilitando o acompanhamento periódico, a comparação entre diferentes localidades e o direcionamento das ações.

Resultados
A implementação desses painéis interativos tem trazido impactos significativos na gestão estadual, proporcionando uma visão mais clara e detalhada da cobertura vacinal, do desempenho das equipes de saúde nas ações de vacinação, da eficácia das estratégias de busca ativa pelos Agentes Comunitários de Saúde e da adesão à vacinação pela população, permitindo o planejamento de ações mais assertivas e integradas entre estado e municípios.

Aprendizado e análise crítica
No cotidiano da gestão da saúde, gestores e profissionais de saúde utilizam os Sistemas de Informação em Saúde como ferramentas para o planejamento e tomadas de decisão. Contudo, há uma crescente demanda por ferramentas que ofereçam uma visualização mais clara e acessível dos dados e facilite o processo de gestão. Os painéis de monitoramento agregam dados de várias fontes de forma visual e interativa, permitindo uma análise ágil e direcionada em tempo real ou com atualização constante.

Conclusões e/ou Recomendações
A utilização dos painéis permite que gestores realizem o monitoramento dos dados identificando desigualdades no acesso, acompanhem a população, realizem planejamento e direcionem ações eficazes para áreas de menor cobertura, com melhor alocação de recursos, promovendo gestão integrada e colaborativa. Permite ainda, ajustes rápidos na visualização dos dados, o que permite organização mais acessível e fortalecimento na tomada de decisões.

Período de Realização
O uso do Painel de monitoramento iniciou em dezembro de 2024 e segue em funcionamento.

Objeto da experiência
A utilização do Painel de monitoramento de indicadores de saúde em 101 Unidades Básicas de Saúde, geridas pela SPDM/PAIS no município de São Paulo.

Objetivos
Descrever como o Painel de monitoramento facilita o uso da informação, no processo de monitoramento, avaliação e qualificação das ações e serviços de saúde ofertados, configurando-se em um dispositivo de suporte a gestão e ao cuidado superando a fragmentação dos sistemas de informação disponíveis.

Metodologia
As informações produzidas pelas unidades de saúde estão pulverizadas em diferentes sistemas de informação dificultando o seu uso na gestão do cuidado. Com o intuito de organizar, difundir e descentralizar os dados disponíveis, a SPMD/PAIS produziu e disponibilizou ao gestor de cada UBS, um Painel interativo, em Power Bi, com informações assistenciais que possibilitam através de sinais de alerta identificar faltosos de consultas e exames, planejar e avaliar ações em saúde a nível local.

Resultados
Os dados disponibilizados no painel possibilitaram aos gestores locais monitorarem a assistência a saúde da população cadastrada nas UBS, especialmente às gestantes em acompanhamento e programar ações que resultaram no aumento do percentual de gestantes com 7 consultas ou mais em 2,47% e o percentual de gestantes que realizaram todos os exames preconizados no pré-natal em 6,64% do 1º trimestre de 2024 para 1º trimestre 2025 nas 101 UBS geridas pela SPDM/PAIS no município de São Paulo

Análise Crítica
A avaliação de desempenho dos serviços de saúde mediante um conjunto estruturado de indicadores abre caminho para a revisão e melhoria nos processos e rotinas envolvidas na atenção à saúde, possibilitando a intervenção nos processos eventualmente falhos. Dispor de rede lógica, equipe técnica apta a produzir informação e capacitados para proteção dos dados e a preservação da dignidade e os direitos fundamentais dos usuários, foram essenciais para a produção e implementação do Painel nas UBS.

Conclusões e/ou Recomendações
Concluímos que a unificação e a visualização dos dados em um único instrumento, facilita ao gestor da UBS planejar e qualificar as ações de Saúde local. Recomendamos que o uso de tal instrumento seja ampliado, pois ele possibilita que a UBS se organize e crie estratégias para coordenar o cuidado

dos usuários, aumentado o vínculo dos mesmos as suas respetivas unidades de referência, ofertando assim uma assistência à saúde mais equânime e integral

Período de Realização
Linkage utilizando o RStudio iniciado em setembro de 2023, realizado semanalmente até o presente.

Objeto da experiência
Óbitos de mulheres em idade fértil (10 a 49 anos) cujas declarações de óbito apresentavam campo referente ao momento do óbito ignorado ou em branco.

Objetivos
Identificar óbitos de mulheres em idade fértil possivelmente relacionados ao ciclo gravídico-puerperal, mas não declarados como tal na declaração de óbito, visando subsidiar a investigação e qualificação da vigilância do óbito materno.

Metodologia
A experiência consiste na realização de linkage entre bases do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) e Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos (SINASC) utilizando soundex do primeiro nome da mãe, segundo e último sobrenome, além da data de nascimento materna. Também é realizado linkage entre registros de óbitos fetais no SIM para identificar óbitos no ciclo gravídico-puerperal associados a perdas fetais. Todo o processamento é realizado no R Studio.

Resultados
Foram identificados 29 óbitos de mulheres em idade fértil cujo campo referente ao momento do óbito estava ignorado ou em branco, sendo 9 (31,0%) óbitos em 2023, 11 (38,0%) em 2024 e 9 (31,0%) em 2025, até o momento. Desses, 2 (6,9%) foram classificados como óbitos maternos ocorridos até 42 dias após o término da gestação e 27 (93,1%) foram classificados como óbitos materno tardios que ocorreram de 43 dias até 1 ano após o término da gestação.

Análise Crítica
A experiência evidenciou fragilidades no preenchimento do campo do momento do óbito na declaração de óbito, bem como nas investigações de óbitos ocorridos em âmbito hospitalar, comprometendo a identificação de óbitos no ciclo gravídico-puerperal. O uso do linkage permitiu recuperar os casos subnotificados, destacando a importância da vigilância qualificada e da melhoria na qualidade da informação em saúde.

Conclusões e/ou Recomendações
A análise dos óbitos de mulheres em idade fértil com campo de momento do óbito ignorado ou em branco evidencia possíveis subnotificações de óbitos relacionados ao ciclo gravídico-puerperal. Recomenda-se fortalecer a qualificação dos registros e a investigação desses casos para aprimorar a vigilância do óbito materno, garantindo maior precisão nas estatísticas e subsidiando ações de saúde direcionadas à redução da mortalidade materna.

Período de Realização
A primeira versão do projeto foi desenvolvida entre os meses de março e junho de 2025.

Objeto da produção
A realização de estratificação de risco em saúde utilizando inteligência artificial (IA).

Objetivos
O Mitra é um modelo de IA para a estratificação de risco de usuários de serviços de saúde com o intuito de auxiliar na coordenação do cuidado. Os recursos de saúde são finitos sendo a estratificação fundamental para priorizar os cuidados de forma eficiente, equitativa e baseada em evidências.

Descrição da produção
A plataforma de rastreio de risco possui dois grandes componentes: interfaces gráficas para auxiliar os profissionais a identificar e navegar pacientes e um motor de análise e detecção de condições de saúde (diabetes e saúde da mulher). O 1º foi desenvolvido em Javascript, usando as bibliotecas Next.js e Tailwind.css.
O modelo analítico foi desenvolvido em Python. Optamos pela machine learning Random Forest por ser a que apresenta melhor performance e precisão na predição de dados de saúde.



Resultados
Hoje a estratificação de risco em saúde é feita principalmente de forma manual. Profissionais de saúde navegam usuários por meio de anotações em cadernos, registros de WhatsApp, Excel, etc., e isso traz morosidade na identificação dos pacientes mais críticos para busca ativa. Com o Mitra, todas as informações digitalizadas (exames, consultas e PEP) serão utilizadas para alimentar o modelo preditivo e a estratificação acontecer de forma rápida.

Análise crítica e impactos da produção
O papel das IA é trazer automação para os processos de trabalho mais simples e deixar mais tempo para que possamos desempenhar o trabalho “humano”. O Mitra estratifica os usuários por risco, de acordo com os seus dados de saúde, e os profissionais de saúde podem começar o processo de captação. Isso otimiza o trabalho além de aumentar as chances de um paciente grave ser localizado e apoiado o mais cedo possível. Essa IA não substitui o trabalho humano, ela serve como um facilitador no processo.

Considerações finais
O foco da primeira versão da solução é testar nossa hipótese seguindo o fluxo alvo planejado, que seria aplicar a estratificação em alguma base de dados real de saúde. Utilizamos os dados do Programa de Melhoria do Acesso e da Qualidade da Atenção Primária (PMAQ-AB/MS) como fonte primária de informação e conseguimos executar os algoritmos a ponto de estratificar os usuários considerados críticos considerando parâmetros de saúde pública.