Integração semântica das bases de dados do Sistema Único de Saúde: um estudo de caso com o Município de São Paulo

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Pereira, Debora Lina Nascimento Ciriaco
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Bases de dados populacionais; Brazilian Public Health System; Health information systems; Integração semântica de bases de dados; Linked data; Ontologias; Ontology; Population health datasets; Semantic data integration; Sistema Único de Saúde; Sistemas de informação em saúde
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19032020-134428/

O grande incentivo à disponibilização de dados populacionais, principalmente em formatos abertos, tem gerado interesse para a realização de análises voltadas à gestão pública. Entretanto, a ausência de informações contextuais e semânticas apresenta um desafio, mesmo para áreas com terminologias já bem estabelecidas, como a da saúde. A execução da integração semântica das bases de dados tem sido uma solução apontada para a melhora na compreensão dos dados, levando assim ao maior aproveitamento destes. Desse modo, foi escolhida e adaptada uma metodologia de integração semântica das bases de dados de nascimento (SINASC) e mortalidade (SIM) do Sistema Único de Saúde, relacionadas à saúde materno-infantil no município de São Paulo. Foi realizado um estudo de caso relacionado ao desenvolvimento do indicador de saúde de Dias Potenciais de Gravidez Perdidos - DPGP. Utilizando a metodologia híbrida de integração semântica, foram criadas três camadas para a solução, cada uma contendo pelo menos uma ontologia, com sua especificação e mapeamentos necessários. As ontologias foram então povoadas com os dados das bases de dados advindos do Ministério da Saúde através do DATASUS e dados já linkados da Secretaria Municipal da Saúde de São Paulo, fruto da parceria realizada no contexto do projeto do indicador de saúde DPGP. As ontologias foram então avaliadas quanto à capacidade de responder às questões de competência eleitas pelos especialistas. A solução composta pelas ontologias e mapeamentos mostrou-se útil no processo de integração semântica dos dados, apresentando uma visão global das bases de dados e como estas se relacionavam. Por fim, as ontologias povoadas por dados públicos foram disponibilizadas para a comunidade.