Plataforma EDUCA e-SUS dá início a novos projetos em Saúde Digital

De acordo com o Cento de Informática em Saúde (CINS) com a renovação da parceria entre o Ministério da Saúde e a UFMG a Plataforma de Educação Permanente EDUCA e-SUS APS dará início a novos projetos sem Saúde Digital para o SUS. O plano é trabalhar com um investimento de cerca de 5,7 milhões nos projetos, uma equipe multidisciplinar com cerca de 35 pesquisadores, docentes e discentes da UFMG e da UEMG.

Dessa forma, a plataforma ganhará novos cursos no formato de Educação Permanente, Chatbot com inteligência artificial e geração de dados sintéticos com IA sobre Atenção Primária em parceria com a Fiocruz, nomeado de SUSópolis.

Aproveitando as novidades para a plataforma, na última segunda-feira, 10 de março de 2025, a Faculdade de Medicina recebeu a visita do Coordenador Geral de Inovação e Aceleração Digital (CGIAD) da Atenção Primária do Ministério da Saúde, Dr. Rodrigo Gaete. Em sua visita, ele fez uma palestra para os alunos do 4º período do curso de Medicina com a temática Aceleração Digital na Atenção Primária – Avanços e Desafios.

Durante a palestra, Rodrigo falou sobre a plataforma EDUCA e-SUS APS e as novas atualizações, além de trazer dados de como funcionou o uso desta plataforma no último ano. “A gente consegue fazer hoje com que as coisas funcionem de forma integrada, plantando informações a nível municipal e regional”, afirma Rodrigo.  

Ainda durante sua visita, ele passou por uma reunião com a Coordenadora do Centro de Informática em Saúde e professora do Departamento de Ginecologia e Obstetrícia, Zilma Reis, para falar sobre a Avaliação de resultados e Planejamento estratégico para 2025 / 2026.

Novos Cursos em formato de Educação Permanente

De acordo com o CINS, serão criados mais três cursos para dar suporte à implementação de Telessaúde na APS e cada um deles com carga horária de 30 horas, vídeos, podcasts e atividades interativas para AVA-Moodle.

O objetivo desses cursos é capacitar profissionais da Atenção Primária a Saúde no uso eficiente e seguro das tecnologias digitais em saúde, com foco na plataforma e-SUS APS, de modo a melhorar a qualidade do atendimento, a gestão de informações e o acesso a cuidados de saúde para a população. 

Chatbot com Inteligência Artificial

A ideia é desenvolver um FAQ-Chatbot inteligente para otimizar o processo de suporte ao usuário do sistema nacional e-SUS APS – Ministério da Saúde.

Confira algumas ferramentas do programa:

• Resposta imediata para dúvidas comuns): treinar modelo com as bases de conhecimento do e-SUS APS para responder perguntas frequentes (por exemplo: acesso, preenchimento de formulários, instruções sobre relatórios e funcionalidades do e-SUS.
• Roteamento automático: treinar modelo para classificar a complexidade do chamado, direcionando as dúvidas mais simples para o Chatbot e os casos mais complexos para um analista humano.
• Reforço de conhecimento: O modelo deverá analisar os tickets resolvidos ao longo do tempo, aprendendo quais foram as soluções eficazes, as perguntas são mais recorrentes e a eficiência do processo de suporte.
• Sistema de recomendação interna: sugerir possíveis soluções para o analista humano ao recebe um ticket mais complexo, direcionando para as bases de conhecimento, tutoriais ou respostas já utilizadas com sucesso em casos semelhantes, otimizando o tempo do especialista.
• Sugestões para base de conhecimento: o modelo poderia identificar lacunas na documentação ou informações confusas, sugerindo melhorias no material de apoio aos usuários.

SUSóplis

Já para o SUSóplis, o objetivo é desenvolver uma base de dados sintética derivada dos municípios aderentes ao Painel e-SUS APS que reflita a diversidade geográfica, socioeconômica e epidemiológica dos municípios brasileiros, permitindo análises comparativas, simulações de cenários e avaliação de políticas de saúde, ao mesmo tempo em que assegura a privacidade e a integridade das informações.

• Metodologia de geração de dados sintéticos: Desenvolver e implementar um método para criar dados sintéticos a partir do e-SUS APS, mantendo as propriedades estatísticas e padrões essenciais encontrados nos dados originais.
• Incorporação de variáveis contextuais do SISAB: Integrar dados demográficos, socioeconômicos, geográficos e epidemiológicos externos, a fim de criar cenários que reflitam a heterogeneidade dos municípios brasileiros.
• Parâmetros de simulação ajustáveis: Permitir que usuários selecionem características para simulação: tamanho populacional, prevalência de doenças, acesso a serviços de saúde) para gerar cenários customizados, possibilitando estudos de impacto e testes de políticas.
• Avaliação de qualidade e privacidade: Estabelecer métricas e procedimentos para avaliar a qualidade, utilidade, fidedignidade e segurança da base sintética, incluindo testes de risco de reidentificação e validação com especialistas em saúde.
• Documentação e disponibilização: Documentar o processo de geração, as fontes de dados e as ferramentas utilizadas, garantindo a reprodutibilidade, e disponibilizar a base sintética para uso em pesquisa, ensino, desenvolvimento de modelos de IA e análise de políticas públicas.

Saiba mais:

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