Promoção de Competências em Ciência de Dados e Inteligência de Dados para Tomada de Decisão: Especialização em Date Science e Inteligência Artificial

No SUS, o uso da ciência de dados pode trazer uma série de benefícios, incluindo: Melhoria da assistência, no diagnóstico e tratamento de doenças: a análise de dados pode ajudar os profissionais de saúde a identificar padrões e tendências que podem levar ao diagnóstico precoce de doenças e à adoção de tratamentos mais eficazes (Tavares, 2015). O uso de inteligência artificial para diagnosticar câncer de mama, por exemplo, é realidade em hospitais de excelência no país. Ampliar esse uso para todos os brasileiros vem ao encontro de prioridades estabelecidas no Plano Nacional de Saúde.
Prevenção de doenças: A análise de dados também pode ser utilizada para identificar fatores de risco para doenças, o que pode ajudar a desenvolver ações de prevenção. O uso de dados para identificar pacientes com alto risco de desenvolver doenças crônicas: O Ministério da Saúde está usando dados do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) para identificar pacientes com alto risco de desenvolver doenças crônicas, como diabetes e hipertensão. Ampliar o uso de tais ferramentas para além dos casos pontuais, atualmente identificados, é uma necessidade atual do SUS.
Melhoria da gestão: a análise de dados pode ajudar a melhorar a gestão do SUS, identificando gargalos e oportunidades de otimização (Conass, 2023). O uso de dados para melhorar a gestão da Atenção Primária à Saúde (APS): o Ministério da Saúde está usando dados do Sistema de Informação da Atenção Primária (SIAP) para melhorar a gestão da APS, identificando oportunidades de melhoria na qualidade do atendimento.
Alguns dos problemas ou oportunidades de melhoria que podem ser beneficiados pelo uso destas novas formas de tratamento e análise de dados:
•Dificuldade na aquisição e tratamento de informação para tomada de decisões baseadas em evidências de dados e em análises preditivas de forma rápida, precisa e com qualidade.
• Iniciativas de simplificação e padronização de processos de trabalho que têm resultados limitados.
• Tempo elevado para análise de processos e petições.
•Necessidade cada vez maior de servidores para diminuir o tempo e aumentar a qualidade das análises.
• Falta de previsibilidade do tempo de registro e pós-registro em processos da Anvisa.
•Necessidade de aprimorar a transparência dos processos de vigilância sanitária para com a população e setor regulado.
Busca-se a redução do tempo necessário para aquisição de informações relevantes para a tomada de decisão, ampliando a possibilidade de uso de análises preditivas e prescritivas, na qual a máquina, a partir da análise de dados, pode indicar (prescrever) as melhores opções de ação ou decisão para superar determinado problema ou desafio.