Transformando dados em informação: aplicação de business intelligence para a automação da análise de dados em saúde

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47456/bjpe.v10i3.44927

Palavras-chave:

Business Intelligence, Epidemiologia, Análise de Dados

Resumo

Contexto: avanços científicos recentes indicam uma nova fronteira na epidemiologia: a análise de grandes conjuntos de dados (Big Data), onde ferramentas de Business Intelligence desempenham um papel fundamental. Objetivo: Implementar um Data Warehouse (DW) para análise de dados em saúde e testar sua utilização na análise de indicadores de saúde mental no Espírito Santo (ES). Métodos: O estudo foi dividido em quatro fases: 1) identificação de bases de dados e indicadores; 2) extração, transformação e carga de dados, 3) criação de um Data Warehouse e; 4) processamento analítico com visualização de dados. Resultados: A partir da criação do DW, identificou-se que foram gastos R$ 53,7 milhões em internações relacionadas à saúde mental no estado do Espírito Santo, com uma redução progressiva ao longo dos anos. Durante a pandemia de covid-19, houve um aumento superior a 100% nos óbitos relacionados a transtornos mentais, especialmente ligados ao uso de álcool e tabaco, mais comuns entre indivíduos pardos, do sexo masculino e entre 45 e 59 anos. Conclusão: A implementação de um DW para análise de dados em saúde permitiu identificar importantes indicadores de saúde mental no Espírito Santo e permitirá novas análises no contexto da saúde pública no ES e Brasil.

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Biografia do Autor

Cleiton Schwambach Gaioti, Universidade Federal do Espírito Santo

Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal Do Espírito Santo. Atualmente atua como Analista de Dados na Itix Tecnologias.

Michael Ruberson Ribeiro da Silva, Universidade Federal do Espírito Santo

Doutor e Mestre em Medicamentos e Assistência Farmacêutica pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Cursou MBA em Economia e Avaliação de Tecnologias em Saúde no Hospital Alemão Oswaldo Cruz (HAOC) em parceria com a Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas (FIPE). Bacharel em Farmácia pelo Centro Universitário Newton Paiva. Atualmente é professor do Departamento de Farmácia e Nutrição do Centro de Ciências Exatas, Naturais e da Saúde (CCENS) e do Programa de Pós-graduação em Assistência Farmacêutica - Associação de IES (PPGASFAR) pela Universidade Federal do Espírito Santo (UFES). Coordenador do Grupo de Avaliação, Tecnologia e Economia em Saúde (GATES) e do Centro de Informação e Avaliação de Tecnologias em Saúde (CIATS). Trabalha principalmente com Avaliação de Tecnologias em Saúde, Epidemiologia, Assistência Farmacêutica, Farmacoeconomia, Farmacologia e Análise de Dados.

Eduardo Frizzera Meira, Universidade Federal do Espírito Santo

Possui graduação em Farmácia e Bioquímica pela Faculdade Brasileira (Multivix) (2004) e Doutorado em Ciências Fisiológicas pela Universidade Federal do Espírito Santo. Atualmente é professor Adjunto da Universidade Federal do Espírito Santo.

Jéssica Barreto Ribeiro dos Santos, Universidade Federal do Espírito Santo

Doutora (2019) e mestra (2015) em Medicamentos e Assistência Farmacêutica pela Universidade Federal de Minas Gerais. Possui MBA em Economia e Avaliação de Tecnologias em Saúde pelo Hospital Oswaldo Cruz e pela Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas (2018). Fez especialização em Farmacologia Clínica pelo Centro Universitário Newton Paiva (2013). Possui graduação em Farmácia pela Universidade Federal de Minas Gerais (2012). Atualmente, é professora do Departamento de Farmácia e Nutrição e pesquisadora do Grupo de Avaliação, Tecnologia e Economia em Saúde da Universidade Federal do Espírito Santo. Atua nas áreas de Assistência Farmacêutica, Farmacoepidemiologia, Farmacoeconomia, Avaliação de Tecnologias em Saúde, Saúde Baseada em Evidências, Farmacologia Clínica e Saúde Coletiva.

Antonio Almeida de Barros Junior, Universidade Federal do Espírito Santo

Doutor em Ciências Florestais pela Universidade Federal do Espírito Santo. Mestre em Ciência da Computação pela Unversidade Federal de Viçosa. Possui graduação em Sistemas de Informação pela Universidade Iguaçu (2004). Atualmente é Professor Adjunto na Universidade Federal do Espírito Santo (UFES). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: sistemas de apoio à decisão, meta-heurísticas e banco de dados.

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Publicado

06.08.2024

Como Citar

Gaioti, C. S., Silva, M. R. R. da, Meira, E. F., Santos, J. B. R. dos, & Barros Junior, A. A. de. (2024). Transformando dados em informação: aplicação de business intelligence para a automação da análise de dados em saúde. Brazilian Journal of Production Engineering, 10(3), 234–248. https://doi.org/10.47456/bjpe.v10i3.44927

Edição

v. 10 n. 3 (2024): Número Regular (Julho - Setembro) *Publicação Fluxo Contínuo*

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