Qualidade de Dados - Dataprev

Visão única do paciente para a gestão pública de sáude
Mônica Aparecida Marcondes Cecílio e Dalvani Lima
Para se ter uma idéia, trabalhamos com 17 milhões de procedimentos ambulatoriais,
7 milhões de internações, mais de mil de nascimentos, 580 mil óbitos. Tudo
isso considerando apenas o estado de São Paulo. Para proteger o sistema que
idealizamos, criamos um escudo de qualidade de dados. Essa ferramenta é
preventiva perante as fontes, pois nenhum dado dessas bases entra na Visão Única
do Pa-ciente sem atender a todos os critérios de avaliação. Infelizmen-te, não será
possível entrar nesse detalhe. Por ora,
basta dizer que o procedimento prevê a
qualificação de informações, a consistência,
o enriquecimento de duplicação
e uma linha muito similar à que o
Wagner Meira Júnior apresentou
anteriormente. Aplicamos regras de
negócio para identificar alertas que
requerem alguma tomada de decisão
mais imediata, mesmo antes do dado
estar disponível dentro do nosso
sistema (Figura 3).
Cabe destacar que todo esse sistema é
atualizado mensalmente e que o ciclo
de processamento de dados – que
parte do recebimento de todas as
informações a partir de suas fontes, passa por aquelas bases de dados e chega à
geração da base final consolidada - leva de três a quatro dias, mesmo com todo
aquele volume de dados.
Vejamos alguns exemplos de qualificação de dados. O primeiro toma como
referência o endereço de um paciente (Figura 4). As informações primárias, tal
como estão registradas, não nos permitem fazer uma série de inferências necessárias.
Não daria para fazer uma georreferência interessada em relacionar o local
de moradia desse paciente a um endereço onde há vários alertas sobre uma
possível endemia de dengue. Esse endereço, ademais, não nos possibilita utilizá-lo
como chave para unificar o registro desse paciente com o das outras bases de
dados, pois nem mesmo se parece com a sua versão oficial. Para resolver o
problema, a ferramenta, primeiramente, subdivide esse endereço, que está todo
num campo só, em várias partes. Graças a mecanismos de comparação fonética
de singularidades e de pesquisa em
endereços oficiais, conseguimos
adequar esse e todos os outros
endereços de pacientes à grafia oficial.
Em muitos casos, a diferença é
gritante.
O segundo exemplo trata da qualificação
de dados a partir do nome do
paciente. Os erros são muito comuns
quando lidamos com dados vindos de
sistemas legados, que são mainframes,
que substituem caracteres por
interrogação, etc. O caso em tela
mostra que a ferramenta consegue
eliminar a interrogação porque está
programada para reconhecer “Cesar” como um nome válido da língua portuguesa,
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Figura 3
Sistema de Qualificação
e Alertas de Qualidade
para Obtenção da Visão
Única do Paciente
Fonte: Secretaria de Estado
da Saúde de São Paulo.
Figura 4
Qualificação de Dados
por Endereço
Fonte: Secretaria de Estado
da Saúde de São Paulo.
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