O processo colaborativo de coleta e de auditoria de dados no portal Covid-19 Brasil: informação em saúde na pandemia

Autores

Palavras-chave:

Ciência de Dados, Infecções por Coronavirus, Estratégias de e-Saúde, Colaboração Intersetorial

Resumo

Introdução: A alta taxa de subnotificação dos casos de COVID-19 afeta a vigilância do avanço da pandemia no Brasil. Evidências indicam que a baixa qualidade dos dados impacta negativamente a tomada de decisão pública e a elaboração de estratégias adequadas para o enfrentamento da pandemia. Objetivo: Apresentar o processo colaborativo de pesquisadores voluntários na captação e na auditoria dos dados da COVID-19 disponíveis no país. Métodos: Adotamos a metodologia de pesquisa participante, caracterizada pelo envolvimento dos pesquisadores na situação investigada. A avaliação do processo de trabalho deu-se pela aplicação de um questionário. Resultados: 78% dos municípios liberam suas informações em formato de imagem diariamente enquanto 22% informam em planilhas, textos ou documentos (PDF). Os 22 voluntários consideraram a participação gratificante em relação aos resultados gerados e ao desenvolvimento pessoal obtido, além de impactar, significativamente, a divulgação científica por subsidiar análises acopladas ao Portal COVID-19 Brasil, que já conta com mais de um milhão de acessos. Conclusão: A descentralização e a falta de padronização das informações geram grandes desafios, pois dificultam a automatização do processo de coleta de dados. O trabalho permitiu manter as análises diárias dos municípios, disseminando informação confiável e de qualidade à população.

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Biografia do Autor

Isabelle Carvalho, Instituto de Ciências Matemáticas e Computação da Universidade de São Paulo

Cientista de dados aplicada à saúde no Hospital Israelita Albert Einstein. Doutora em Ciências da Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP), com ênfase em Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina, Sistemas de Apoio à Decisão Clínica e Saúde Mental. Mestre em Ciências, com ênfase em Saúde na Comunidade, pela Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP/USP). Bacharel em Informática Biomédica pela Universidade de São Paulo - Campus Ribeirão Preto.

Mariane Barros Neiva, Instituto de Ciências Matemáticas e Computação da Universidade de São Paulo

Doutoranda no Instituto de Ciências Matemáticas e Computação. Participa da Rede Nacional de Doenças Raras e é mestra em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo, com foco em Processamento de Imagens e Visão Computacional, trabalhando principalmente com técnicas de pré-processamento para otimizar o reconhecimento de texturas. Grande interesse em: Visão Computacional, Redes Complexas, Reconhecimento de Padrões, Aplicações Médicas, Robótica, Inteligência Artificial, Engenharia de Software, Análise de dados.

Vinícius Costa Lima, Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo

Doutor em Ciências pelo Programa de Pós-Graduação Interunidades em Bioengenharia da Universidade de São Paulo, MBA em Governança e Inovação de Tecnologias Digitais com Sustentabilidade pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Tem sólida experiência no desenvolvimento de softwares para web e inovação de tecnologias voltadas para a área de Ciência da Computação e Informática em Saúde, com ênfase em sistemas de informação em saúde e computação em nuvem.

Diego Bettiol Yamada, Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo

Cursa Doutorado Direto no programa de Saúde Pública da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (FMRP/USP). Atua principalmente nas seguintes áreas: Saúde Digital, Web Semântica e Desenvolvimento de Ontologias Biomédicas. Pesquisador vinculado ao Laboratório de Inteligência em Saúde (LIS) da FMRP/USP. Membro da Equipe de Gerenciamento de Dados do projeto Rede Nacional de Doenças Raras.

Nathalia Yukie Crepaldi, Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo

Doutora pelo Programa de Pós Graduação em Saúde Pública da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto com ênfase em avaliação de sistemas de informação em saúde. Pós-doutorado em andamento pela Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP/USP). Atuou como Técnico Especializado em Informática Biomédica no Centro de Informação e Informática em Saúde (CIIS) da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto. Membro do Laboratório de Inteligência em Saúde (LIS). Tem experiência na área de Implantação, avaliação e desenvolvimento de Sistemas de Informação em Saúde.

Adriano Henrique Cantão, Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo

Mestrando em Computação Aplicada na Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, USP, com ênfase em Aprendizado de Máquina e Redes Complexas. Tem experiência nas áreas de inteligência artificial, aprendizado de máquina, redes complexas, extração de conhecimento e visualização de informação.

Victor Girelli Piloto de Oliveira , Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo

Estudante em Bacharelado em informática biomédica pela Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (FMRP/USP).

Jéssica Cristina Caretta Teixeira, Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo

Mestranda pelo Programa de Pós-Graduação em Enfermagem Fundamental da Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto. Pós-graduanda em Enfermagem em UTI FAVENI. Especialista em Gestão em Saúde pelo Centro Universitário Claretiano - Batatais/SP. Estudante do Grupo de Pesquisa de Investigação em Pesquisa Experimental e Translação para o Cuidado em Saúde - GIPET.Graduação em Ciências Biológicas pela Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ituverava - FFCL/FE (2012). 

Diego Bulhões Moraes, Faculdade de Computação da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

Estudante do Curso de Bacharelado em Sistemas de Informação na Faculdade de Computação da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Membro do grupo de pesquisa em Computação de Alto Desempenho. Voluntário do Portal COVID-19 da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto.

Gabriel Rabelo de Melo, Faculdade de Computação da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

Acadêmico de Bacharelado em Sistemas de Informação na Faculdade de Computação da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Técnico em Informática pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso do Sul. Participa do Laboratório de Engenharia e Desenvolvimento de Software (LEDES) UFMS. Tem experiência com desenvolvimento de negócios, engenharia de software aplicada à engenharia de requisitos e gerenciamento de produtos de software.

Rafael Biagioni de Fazio, Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo

Bacharel em Informática Biomédica pela Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto. Tem experiência nas áreas de análise e visualização de dados, aprendizado de máquina e desenvolvimento de Sistemas de Informação em Saúde.

Maria Elisa Rodrigues Rabello, Faculdade de Computação da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

Acadêmica de Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Bacharel em Medicina Veterinária, também pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. 

Domingos Alves, Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo

Doutor em Física pela Universidade de São Paulo. Atualmente, é professor associado no Departamento de Medicina Social da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto. Também atua como Professor colaborador no Center For Health Techology and Services Research (CINTESIS) da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto. É líder do Laboratório de Inteligência em Saúde (LIS). Também é coordenador da área de Gestão de Informação e Informática da REDE TB e membro do do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia - Tuberculose (INCT-TB). Atuando principalmente nas seguintes áreas: de Modelagem Teórica e Computacional em Saúde, Simulação de Serviços em Saúde e Sistemas de Informação em Saúde. 

Filipe Andrade Bernardi, Universidade de São Paulo

Atualmente, é doutorando pelo Programa de Pós-Graduação em Bioengenharia desenvolvendo o projeto intitulado: "Governança de Pesquisas em Saúde Digital: Do FAIR ao RE-AIM". Pesquisador vinculado ao Laboratório de Inteligência em Saúde.Bacharel em Informática Biomédica pela Universidade de São Paulo.Mestre em Ciências pelo Programa de Pós-Graduação Interunidades em Bioengenharia.

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Publicado

2022-06-28

Edição

v. 7 n. 1 (2022): Revista de Saúde Digital e Tecnologias Educacionais

Seção

Artigos

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