Desvendando os dados da saúde: como a tecnologia pode ajudar o SUS a cuidar melhor dos pacientes
Pesquisadores do DIS/EPM criam ferramenta para organizar e analisar milhões de informações do Sistema Único de Saúde
Imagine a quantidade gigantesca de informações geradas todos os dias no Sistema Único de Saúde (SUS): consultas, exames, internações, medicamentos. São milhões de dados que, se bem organizados e analisados, podem se transformar em um tesouro para melhorar a saúde dos brasileiros. No entanto, lidar com esse volume imenso de informações é um desafio complexo.
É exatamente para resolver esse problema que pesquisadores do Departamento de Informática em Saúde da Escola Paulista de Medicina da Universidade Federal de São Paulo (EPM/Unifesp) desenvolveram uma solução: um sistema automatizado capaz de coletar, organizar e preparar esses dados de forma eficiente e escalável. O estudo, publicado recentemente, foca especificamente nos dados de produção ambulatorial do SUS, que registram todas as consultas e procedimentos realizados sem internação hospitalar.
O SUS é um dos maiores sistemas de saúde pública do mundo, e a quantidade de dados que ele gera é proporcional à sua dimensão. O Sistema de Informações Ambulatoriais (SIA-SUS), por exemplo, armazena detalhes sobre milhões de atendimentos. O problema é que esses dados vêm de diversas fontes, em formatos variados, e precisam ser padronizados e enriquecidos antes de poderem ser usados para análises que realmente ajudem na tomada de decisões. A infraestrutura computacional local muitas vezes não consegue dar conta desse processamento em larga escala.
A solução: Um
“Pipeline” de dados inteligentes
A solução criada pelos pesquisadores é um “pipeline” de ETL (Extract, Transform, Load), que em português significa extração, transformação e carga. Pense nisso como uma esteira automatizada que pega os dados brutos do SUS, limpa, organiza e os prepara para serem usados em análises. Tudo isso acontece em uma arquitetura de computação em nuvem, o que significa que o sistema é flexível e pode lidar com um volume crescente de informações sem perder a eficiência.
Como Funciona?
Extração (Extract): O sistema busca os dados do SIA-SUS, que estão em diversos arquivos. Os pesquisadores utilizaram uma biblioteca chamada PySUS, que facilita o acesso a esses dados públicos do DATASUS. Esta etapa é crucial e, segundo o estudo, é a que mais consome tempo, pois envolve a transferência de grandes volumes de informações.
Transformação (Transform): Depois de extraídos, os dados são padronizados e enriquecidos. Isso significa corrigir formatos, preencher informações ausentes e garantir que todos os dados estejam prontos para serem analisados. Por exemplo, datas são padronizadas, a variável de sexo é corrigida e a idade é convertida para valores numéricos.
Carga (Load): Finalmente, os dados transformados são carregados em um banco de dados PostgreSQL, também hospedado na nuvem. Para garantir a eficiência, o sistema utiliza uma técnica de carregamento em massa, que é muito mais rápida do que carregar os dados um por um.
