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Osvaldo Carvalho - InfoSAS: Mineração para detecção de anomalias nos dados do SUS

publicado 28/11/2017 23:03, modificado 04/12/2017 14:56

Logo do NJ EspecialProfessor Associado da UFMG e Doutor pela Universidade Pierre et Marie Curie (Paris VI), Osvaldo Carvalho foi Diretor do Centro Nacional de Processamento de Alto Desempenho de Minas Gerais de 1997 a 2006. Ele falou sobre a sua experiência de aplicação de mineração para análise dos dados de atendimentos e pagamentos feitos pelo SUS, para detecção de fraudes e irregularidades, a pedido do Departamento de Regulação, Avaliação e Controle da Secretaria de Atenção à Saúde do Ministério da Saúde.

Para tanto, desenvolveram o InfoSAS – Sistema de mineração de visualização dos dados do SUS, objetivando a identificação de discrepâncias estatísticas e a compreensão dos dados de produção do SUS. “Trabalhamos com uma equipe de 30 pessoas, entre médicos, sanitaristas, estatísticos, analistas de dados etc.”, contou.

Fraudes a olhos vistos - Como os diversos setores da área de saúde têm características muito distintas umas das outras, tiveram de eleger um alvo inicial para a busca. E começaram com a questão do tratamento do glaucoma oferecido pelo SUS. Já tinha estourado um grande escândalo, noticiado pela mídia, envolvendo o tratamento público do glaucoma. Então, tinha um histórico de fraudes já comprovadas e eles resolveram partir daí para ver o que conseguiam prever pela frente. Pois bem, gráficos simples, pegando a média histórica por município dos tratamentos de glaucoma oferecidos pelo SUS já demonstraram grandes discrepâncias entre as coberturas, por habitante, oferecidas pelos municípios, tendo como padrão ou modelo, cidades como Belo Horizonte e Curitiba, que apresentaram um “curva de normalidade” nesse tratamento.

Nesse levantamento, foram detectadas oscilações abruptas, sendo identificados municípios com taxas estratosféricas em relação ao padrão normal. “A partir de uma série de parâmetros e algoritmos não sofisticados, conseguimos descobrir, simplesmente, todos os casos de anomalias já relatados e ainda detectar outros novos”, relata o palestrante.

Com o sucesso do teste inicial, o procedimento foi repetido para diversos procedimentos, como arteriografia, ressonância, eco e ultrassonografia, cintilografia, partos de alto risco, etc. E, mais uma vez, foram identificados, em todos esses casos, anomalias não explicadas pelos sanitaristas.

O palestrante salientou ser importante trabalhar ao lado dos sanitaristas e demais especialistas da área. Os analistas detectavam fatos estranhos numericamente ou estatisticamente, mas quem fazia a análise estatística eram os profissionais experientes da área de saúde.

Minerando discrepâncias - Prosseguindo, ele explicou que o SUS registra, nas esferas federal, municipal e estadual, as informações de internações hospitalares e mantém um cadastro de estabelecimento de saúde. Essas bases produzem o que denominam de “folha de fato”, que vai ser a base de dados para a mineração para cada alvo (cintilografia, mamografia etc) e período de análise. “Ás vezes, temos de estudar mais de um bilhão de folhas de fato. E o problema, em que geralmente esbarram os analistas de informática, sobretudo nos órgão públicos, é que encontram bases de dados enormes, mal documentadas e com quantidade infinita de campos e convenções. Seria preciso ter muita sorte para achar uma folha de fato interessante no meio dessa quantidade de combinações possíveis. Aí é que entra a nossa contribuição, atribuindo algorítimos que procuram capturar um ‘score’ de discrepância para cada caso. Também aplicamos vários filtros, que podem ser geográficos ou por áreas, como por exemplo, a cardiologia ”, esclarece o expert.

As análises partem sempre da curva do padrão esperado, do paradigma, para demonstrar as anomalias, queChristoOsvaldo3.JPG chegam a saltar aos olhos quando esses dados são transpostos para os gráficos. E, de fato, esse estudo encontrou uma série de discrepâncias, por exemplo, quanto ao número de atendimentos de quimioterapia ou de internações hospitalares, sem uma explicação evidente.

Ainda assim, o professor ressalta que é difícil identificar a fraude, porque existem diferenças de preços por região ou até na qualidade do tratamento oferecido, o que justificaria o gasto mais alto com os mesmos procedimentos em determinados municípios. Por outro lado, salta aos olhos no gráfico alguns casos em que se tem pouquíssimos atendimentos e um pico de valor gasto até 500 vezes maior do que a média nacional.

Mas ele frisa que anomalia estatística é diferente de irregularidade: “Nós só detectamos anomalias. As irregularidades serão investigadas pelo órgão, a partir desses dados, e eventualmente apuradas ou não”, pontua.

Sistema em espera - O InfoSAS encontra-se, atualmente, implantado no DATASUS, com dados até setembro de 2016, mas ainda não tem o seu uso difundido, como lamentou o professor. De qualquer forma, foi criado um curso de capacitação à distância para treinamento de gestores do SUS, em todos os níveis, no novo sistema. Ele acredita que o sistema, em breve, será colocado em pleno uso, rendendo serviços e produzindo os resultados esperados.

Para Osvaldo Carvalho, o estudo é de grande valor, muito embora, até agora só se tenham explorado os efeitos colaterais de possíveis fraudes. Segundo pondera, as auditorias que permitiram rotular, em cada atendimento, uma amostra como regular ou fraudulenta, abririam caminhos para aplicação de algoritmos de aprendizado supervisionado com um imenso leque de opções, possibilitando a rápida identificação das anomalias, em qualquer lugar. “O uso de mineração de dados para controle e avaliação do SUS está apenas em seu início. E as perspectivas são muito boas”, finaliza o professor.

Assista ao vídeo da palestra de OSVALDO CARVALHO

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