Arquitetura e métodos de integração de dados e interoperabilidade aplicados na saúde mental

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Miyoshi, Newton Shydeo Brandão
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Data Integration; Data Quality; Health Information Systems; Health Terminologies; Interoperabilidade; Interoperability; Mental Health; Qualidade de Dados; Record Linkage; Saúde Mental; Sistemas de Informação em Saúde; Terminologias em Saúde
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17138/tde-20072018-100724/

A disponibilidade e integração das informações em saúde relativas a um mesmo paciente entre diferentes níveis de atenção ou entre diferentes instituições de saúde é normalmente incompleta ou inexistente. Isso acontece principalmente porque os sistemas de informação que oferecem apoio aos profissionais da saúde não são interoperáveis, dificultando também a gestão dos serviços a nível municipal e regional. Essa fragmentação da informação também é desafiadora e preocupante na área da saúde mental, em que normalmente se exige um cuidado prolongado e que integra diferentes tipos de serviços de saúde. Problemas como a baixa qualidade e indisponibilidade de informações, assim como a duplicidade de registros, são importantes aspectos na gestão e no cuidado prolongado ao paciente portador de transtornos mentais. Apesar disso, ainda não existem estudos objetivos demonstrando o impacto efetivo da interoperabilidade e integração de dados na gestão e na qualidade de dados para a área de saúde mental. Objetivos: Neste contexto, o projeto tem como objetivo geral propor uma arquitetura de interoperabilidade para a assistência em saúde regionalizada e avaliar a efetividade de técnicas de integração de dados e interoperabilidade para a gestão dos atendimentos e internações em saúde mental na região de Ribeirão Preto, assim como o impacto na melhoria e disponibilidade dos dados por meio de métricas bem definidas. Métodos: O framework de interoperabilidade proposto tem como base a arquitetura cliente-servidor em camadas. O modelo de informação de interoperabilidade foi baseado em padrões de saúde internacionais e nacionais. Foi proposto um servidor de terminologias baseado em padrões de informação em saúde. Foram também utilizados algoritmos de Record Linkage para garantir a identificação unívoca do paciente. Para teste e validação da proposta foram utilizados dados de diferentes níveis de atenção à saúde provenientes de atendimentos na rede de atenção psicossocial na região de Ribeirão Preto. Os dados foram extraídos de cinco fontes diferentes: (i) a Unidade Básica de Saúde da Família - I, de Santa Cruz da Esperança; (ii) o Centro de Atenção Integrada à Saúde, de Santa Rita do Passa Quatro; (iii) o Hospital Santa Tereza; (iv) as informações de solicitações de internação contidas no SISAM (Sistema de Informação em Saúde Mental); e (v) dados demográficos do Barramento do Cartão Nacional de Saúde do Ministério da Saúde. As métricas de qualidade de dados utilizadas foram completude, consistência, duplicidade e acurácia. Resultados: Como resultado deste trabalho, foi projetado, desenvolvido e testado a plataforma de interoperabilidade em saúde, denominado eHealth-Interop. Foi adotada uma proposta de interoperabilidade por meio de serviços web com um modelo de integração de dados baseado em um banco de dados centralizador. Foi desenvolvido também um servidor de terminologias, denominado eHealth-Interop Terminology Server, que pode ser utilizado como um componente independente e em outros contextos médicos. No total foram obtidos dados de 31340 registros de pacientes pelo SISAM, e-SUS AB de Santa Cruz da Esperança, do CAIS de Santa Rita do Passa Quatro, do Hospital Santa Tereza e do Barramento do CNS do Ministério da Saúde. Desse total, 30,47% (9548) registros foram identificados como presente em mais de 1 fonte de informação, possuindo diferentes níveis de acurácia e completude. A análise de qualidade de dados, abrangendo todas os registros integrados, obteve uma melhoria na completude média de 18,40% (de 56,47% para 74,87%) e na acurácia sintática média de 1,08% (de 96,69% para 96,77%). Na análise de consistência houve melhoras em todas as fontes de informação, variando de uma melhoria mínima de 14.4% até o máximo de 51,5%. Com o módulo de Record Linkage foi possível quantificar, 1066 duplicidades e, dessas, 226 foram verificadas manualmente. Conclusões: A disponibilidade e a qualidade da informação são aspectos importantes para a continuidade do atendimento e gerenciamento de serviços de saúde. A solução proposta neste trabalho visa estabelecer um modelo computacional para preencher essa lacuna. O ambiente de interoperabilidade foi capaz de integrar a informação no caso de uso de saúde mental com o suporte de terminologias clínicas internacionais e nacionais sendo flexível para ser estendido a outros domínios de atenção à saúde.