O Hospital Israelita Albert Einstein vai desenvolver um algoritmo para processar dados socioeconômicos e de saúde de pacientes com diabetes tipo 2 em tratamento no Sistema Único de Saúde (SUS). O objetivo é fornecer informações qualificadas para embasar melhorias nas políticas públicas de saúde e de acesso aos tratamentos do SUS.
O projeto, criado na área de Big Data & Analytics e do Centro de Estudos e Promoção de Políticas de Saúde do hospital, foi escolhido pela AWS (Amazon Web Services) para receber patrocínio — o único brasileiro na lista com 10 propostas de promoção de equidade em saúde selecionadas para receber apoio.
O DMeter, como o projeto do Einstein é chamado, deve usar os dados como ferramentas para que o atendimento de saúde se torne mais igualitário e inclusivo.
O algoritmo poderá cruzar os indicadores da base de armazenamento de dados do SUS com os dados socioeconômicos e histórico clínico dos pacientes. Assim, ele pode permitir a avaliação e o aprimoramento de políticas públicas relacionadas à assistência a pacientes do sistema público de saúde, que inclui o acompanhamento de equipes de Saude da Família com ações de prevenção e tratamento da doença.
“A equidade na saúde é algo que pode variar muito, principalmente entre pacientes do sistema público onde suas condições e acessos podem alcançar realidades distantes, a depender da região onde mora, e esta condição pode ser determinante no próprio mecanismo de desenvolvimento e de resposta à doença", afirma a coordenadora de dados aplicados à saúde pública do Einstein, idealizadora e investigadora principal do projeto, Luana Araujo, em um comunicado.
"A inovação aqui é usar dados de vida real para efetivamente mensurar este impacto em uma doença de imensa prevalência e enorme custo tanto para os pacientes, quanto para sistemas de saúde — tanto no Brasil, quanto em outros lugares do mundo", completa Araújo.
O projeto também poderá ser usado para entender como o impacto socioeconômico afeta outras doenças, como a endometriose, que costuma ser diagnosticada tardiamente.Fonte: Getty Images
Auxiliando pacientes do SUS com diabetes tipo 2
Estimativas apontam que a prevalência da diabetes no Brasil está em torno de 9,2%, sendo que a doença é um pouco mais comum em mulheres.
No comunicado do hospital, o médico e superintendente de Ciência de Dados e Analytics do Einstein, Edson Amaro Junior, afirma que a contextualização das informações possibilita gerir bons recursos, melhorar a eficiência do SUS e permitir um tratamento mais completo. Amaro Junior também afirma que os dados do DMeter podem gerar informações importantes para os gestores do SUS entenderem como as condições socioeconômicas afetam a saúde dos pacientes com diabetes tipo 2.
Ainda em 2023, o algoritmo deve trabalhar para associar informações de cerca de 22 mil pacientes a 11 variáveis socioeconômicas, segundo Bijara Machado, responsável pelo desenvolvimento tecnológico no projeto. A previsão é que a ferramenta esteja concluída em 2024.
Quando finalizado, o algoritmo terá código aberto e poderá ser usado por outras instituições. Segundo o hospital, o projeto pode ainda ser estendido para incluir outras doenças em suas análises.
