Geoprocessamento em saúde: como usar dados para planejar novas unidades básicas

O planejamento de novas unidades de saúde é um desafio complexo que exige mais do que apenas a observação da demanda aparente. Acima de tudo, é fundamental ancorar essas decisões em dados oficiais robustos para garantir que os investimentos públicos no Sistema Único de Saúde (SUS) resultem em maior acesso, equidade e eficácia. Neste artigo, vamos explicar como o geoprocessamento em saúde pode ajudar na construção de unidades para o setor municipal.

Geoprocessamento em saúde na gestão pública

Utilizar informações disponibilizadas por fontes como o DataSUS e a Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS), a plataforma de interoperabilidade do Ministério da Saúde, antes de mais nada, permite aos gestores ir além da intuição, analisando o perfil epidemiológico, demográfico e socioeconômico de cada região.

A abordagem estratégica citada é prevista, inclusive, no planejamento ascendente do SUS (Decreto nº 7508/11), e assegura que a localização e a capacidade das novas unidades de saúde estejam alinhadas com as reais necessidades da população, desde o nível local até o federal. O foco está em identificar as áreas mais vulneráveis e as que apresentam maior carga de doenças, antecipando-se às demandas futuras.

O que é geoprocessamento em saúde?

Nesse sentido, a tecnologia se torna uma ferramenta indispensável, e o geoprocessamento em saúde surge como um diferencial estratégico. Ele consiste na manipulação, análise e representação de dados georreferenciados, permitindo a criação de mapas temáticos que visualizam a distribuição espacial de casos de doenças, a densidade populacional, a localização de domicílios e a infraestrutura de saúde existente.

No âmbito da Atenção Primária à Saúde (APS), essa tecnologia é crucial para o processo de territorialização das equipes. Ou seja, ela viabiliza a demarcação precisa das áreas de abrangência, o reconhecimento das características populacionais e a identificação de barreiras geográficas ou de acesso aos serviços de saúde.

Com o geoprocessamento, é possível cruzar o mapa da saúde de uma região (dados de morbidade, mortalidade e indicadores) com a malha urbana, revelando onde as necessidades são mais críticas e, assim, determinando o local ideal para a construção de um novo posto de saúde, uma Unidade Básica de Saúde (UBS) ou o realinhamento das equipes de Saúde da Família.

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Benefícios para a saúde pública

As vantagens vão desde a otimização da logística e do tempo de deslocamento dos pacientes e profissionais, até o fortalecimento da vigilância epidemiológica, como evidenciado em pesquisas sobre a disseminação da covid-19, por exemplo. De tal forma que as análises espaciais e estudos publicados durante a pandemia mostram a aplicação de técnicas de geoprocessamento em saúde de diferentes formas. Especialmente para:

• Mapear a disseminação: visualizar como o vírus se espalhou no território (o processo de interiorização), geralmente seguindo as redes de transporte (rodovias) e as hierarquias urbanas;
• Identificar clusters (aglomerados): usar estatísticas espaciais (como o Índice de Moran e LISA) para identificar áreas de alto risco de casos e óbitos;
• Analisar a vulnerabilidade: cruzar dados de casos e mortalidade com indicadores socioeconômicos (renda, educação, densidade populacional) para mostrar as desigualdades de impacto da doença;
• Avaliar a acessibilidade aos serviços: mapear a distribuição espacial de leitos de UTI, respiradores e unidades de saúde em relação à concentração de casos.

Uso da tecnologia para geoprocessamento em saúde

A evolução da tecnologia é contínua no campo da saúde e a Inteligência Artificial (IA) representa um salto qualitativo. Nesse sentido, a IA Dara, da IPM Sistemas, por exemplo, mostra o potencial desse tipo de ferramenta no dia a dia do cidadão.

Desenvolvida para a gestão pública brasileira, a Dara utiliza machine learning para analisar milhões de dados em segundos. Dessa forma, ela vai muito além do processamento que o olho humano conseguiria. Com confiabilidade superior a 95% em áreas como a saúde, a Dara consegue prever a demanda por serviços e definir o local ideal para a construção de uma nova unidade de saúde com anos de antecedência, considerando mais de 1 milhão de parâmetros em um município de médio porte.

Além do planejamento de infraestrutura, a IA pode antecipar o diagnóstico de doenças crônicas, como diabetes e acidentes vasculares cerebrais (AVC). Ou seja, permite que os gestores criem políticas públicas preventivas e direcionem recursos para a prevenção em saúde de forma muito mais acertada e econômica. Isso garante que a nova unidade de saúde nasça pronta para atender os desafios futuros e as necessidades reais da comunidade.

Conheça os potenciais da Dara no planejamento das cidades: