Entenda como as empresas estão enfrentando os problemas para gerarem insights com dados do DATAUSUS e ANS.
No mundo empresarial moderno, a capacidade de gerar insights valiosos a partir de dados é crucial para a tomada de decisões estratégicas. No entanto, muitas empresas enfrentam grandes desafios ao tentar transformar dados brutos em informações úteis.
Este problema é particularmente acentuado quando se trata de dados públicos de saúde, como aqueles fornecidos pelo DATASUS através do Tabnet, ou pela Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS).
Neste artigo, vamos explorar a complexidade envolvida no trabalho com esses dados e apresentar soluções que podem simplificar significativamente esse processo.
Complexidade dos Dados Brutos
Os dados de saúde pública, como os disponibilizados pelo DATASUS, são vastos e ricos em detalhes. No caso dos dados fornecidos pela ANS, como o caso do D-TISS, temos menos detalhes e menor padronização dos dados, mais ainda sim uma infinidade de use cases para explorar. No entanto, essa riqueza de informações também traz uma série de desafios:
- Volume de Dados: A quantidade de dados disponível é imensa. O DATASUS, por exemplo, possui dados de anos de registros de atendimentos hospitalares, diagnósticos, tratamentos, entre outros. Gerenciar e analisar essa quantidade de dados pode ser avassalador. Estima-se mais de 8 bilhões de registros de janeiro de 2008 até março de 2024 somente nas bases ambulatorias (SIA) e hospitalares (SIH).
- Variedade de Formatos: Os dados podem estar em diferentes formatos, como arquivos csv, .dbc, .cnv, .xlsx, entre outros e também apresentar colunas com diferentes nomenclaturas para o mesmo tipo de informação. Integrar essas diversas fontes de dados para obter uma visão coesa pode ser extremamente desafiador.
- Qualidade dos Dados: Muitas vezes, os dados brutos contêm inconsistências, duplicidades ou estão incompletos. Antes de serem utilizados para análise, é necessário um trabalho intenso de limpeza, padronização e enriquecimento de dados.
- Complexidade Técnica: Extrair, transformar e carregar (ETL) esses dados requerem habilidades técnicas avançadas. Muitas empresas não possuem os recursos internos necessários para realizar esse trabalho de forma eficiente.
Desafios Específicos no Uso de dados do DATASUS
DATASUS e Tabnet
O DATASUS é uma das principais fontes de dados de saúde no Brasil, oferecendo acesso a informações detalhadas sobre o sistema de saúde público. Através do Tabnet, os usuários podem acessar e manipular dados de diversas bases. No entanto, o uso eficiente desses dados apresenta desafios específicos:
- Interface Complexa: A interface do Tabnet não é intuitiva para usuários que não possuem experiência técnica, tornando difícil a extração de dados específicos.
- Falta de Integração: Os dados disponíveis são frequentemente fragmentados, exigindo um esforço considerável para serem integrados e comparados com outras fontes de dados.
- Processamento limitado: O poder computacional atual que provê os processamentos de dados do Tabnet utiliza tecnologia ultrapassada e por isso limita bastante o usuário quando ele precisa trabalhar com análises que consideram períodos muito amplos e dois ou mais quantidade de filtros.
Exemplos de Complexidade na Prática
Imagine uma empresa que deseja analisar os dados de internações hospitalares para identificar padrões de doenças em diferentes regiões do Brasil. Para isso, seria necessário:
- Coletar Dados Brutos: Extrair dados do FTP do DATASUS (os mesmos disponíveis no Tabnet), o que pode envolver o download de dezenas de milhares de arquivos e a exportação de dados em formatos difíceis de trabalhar como o dbc.
- Limpeza e Padronização: Corrigir erros, remover duplicatas e padronizar os formatos dos dados. Por exemplo, as colunas com informações sobre o local de atendimento podem estar com diferentes nomes e apresentar esse dado de diferentes maneiras.
- Integração de Dados: Combinar os dados de internações com outras fontes, como dados demográficos do IBGE, dados econômicos entre outros.
- Análise e Visualização: Utilizar ferramentas de análise de dados para identificar padrões e tendências. Isso pode envolver a criação de dashboards complexos e a realização de análises estatísticas avançadas.
Soluções da Precision Data
Para superar esses desafios, empresas como a Precision Data oferecem soluções que simplificam o consumo e a análise de dados públicos de saúde.
Data Products
Os Data Products da Precision Data são bases de dados tratadas, modeladas e enriquecidas que eliminam a necessidade de um grande esforço de programação ou de engenharia de dados. Esses produtos oferecem:
- Dados Limpos e Padronizados: Os dados já vêm tratados, eliminando a necessidade de limpeza manual.
- Integração Facilitada: Bases de dados integradas que permitem comparações e análises mais fáceis entre diferentes fontes.
- Acesso Simplificado: Interfaces intuitivas que facilitam o acesso e a manipulação dos dados, mesmo para usuários sem experiência técnica.
Tab4u
O Tab4u é uma ferramenta, em desenvolvimento, que visa permitir o consumo simplificado de dados do DATASUS. Com o Tab4u, os usuários poderão:
- Acessar Dados Tratados: Dados do DATASUS já tratados e prontos para análise.
- Realizar Análises: Ferramenta que permite a análise de dados ao mostrar respostas, em formato de texto e gráfico, às perguntas dos usuários.
Consultoria de RWE
Para empresas que buscam a realização de estudos com caráter científico, a Precision Data utiliza das metodologias mais avançadas para trazer robustez e qualidade metodológica para estudos de RWE com dados do DATASUS.
- Uso dos Data Products: Com os Data Products da PD já desenvolvidos, o time de consultoria tem muito mais facilidade e foco para pensar no que mais importa nesses estudos: escrever um bom protocolo, fazer as análises sem dificuldade e publicar os estudos científicos nas mais renomadas revistas do setor.
- Usando modelo comum de dados OMOP: Para empresas que querem ir além e usar metodologias internacionais para condução dos estudos de RWE, a Precision Data também tem seus Data Products no modelo comum de dados OMOP e utiliza de todo conhecimento e softwares open-source da comunidade OHDSI para entregar estudos seguindo diretrizes internacionais de estudos de RWE.
Trabalhar com dados na área de saúde não pode ser um problema!
A capacidade de gerar insights valiosos a partir de dados é essencial para o sucesso empresarial, mas a complexidade de trabalhar com dados brutos, especialmente no setor de saúde pública, pode ser um grande obstáculo.
Felizmente, soluções como os Data Products, Tab4u de a Consultoria de RWE da Precision Data oferecem uma maneira eficiente e simplificada de lidar com esses dados, permitindo que as empresas se concentrem em tomar decisões estratégicas baseadas em informações precisas e atualizadas.
Essas ferramentas não apenas economizam tempo e recursos, mas também aumentam a precisão das análises, proporcionando uma vantagem competitiva no mercado. Com a ajuda da Precision Data, transformar dados complexos em insights acionáveis nunca foi tão fácil.