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Sistema de apoio à tomada de secisão para conciliação, predição e mitigação de judicialização usando ciência de dados na área da saúde

Processo: 20/13762-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de maio de 2023 - 31 de janeiro de 2024
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Mauro Fernando Jeckel
Beneficiário:Mauro Fernando Jeckel
Empresa Sede:Datamind Inteligência Artificial S/A
CNAE: Desenvolvimento de programas de computador sob encomenda
Município: São Paulo
Pesquisadores associados: DOMINGOS MARCIO RODRIGUES NAPOLITANO ; Fabio Carvalho Mota ; Flavia Palavani da Silva ; Miguel Victor Campanha Manfredi
Assunto(s):Ciência de dados  Big data  Judicialização da saúde  Processamento de linguagem natural  Tomada de decisão  Mediação e conciliação 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:big data | Ciência de dados | Conciliação Orientada Por Dados | Judicialização Na Saúde | Processamento Natural De Linguagem | Tomada De Decisão Orientada A Dados | Sistemas de Computação

Resumo

A judicialização na área da saúde é um assunto recorrente que afeta diretamente diversas partes interessadas (stakeholders), desde os litigantes até os provedores públicos e privados de serviços de saúde. São vários os problemas enfrentados, dentre eles a falta de orçamento do setor público para cumprir as decisões judiciais. Aliás, a empresa SPUMENEWS (SPUME) utiliza tecnologia para transformar dados em conhecimento, atuando na predição de eventos e relação entre dados estatísticos e ciências humanas, assim como, no monitoramento em tempo real de diversos assuntos, com geração de insights, curadoria e classificação de conteúdo. Nesse âmbito, o objetivo deste projeto de pesquisa aplicada é desenvolver um MVP (Minimum Viable Product) de Sistema de Apoio à Tomada de Decisão, composto de uma série de ferramentas inteligentes integradas, baseado em tecnologias de Ciência de Dados, como Big Data, Processamento de Linguagem Natural, Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial, através de uma abordagem mais eficiente para se mitigar e minimizar judicializações na área da saúde, estimulando a conciliação entre as partes com a maior antecedência possível, além de subsidiar com informações estratégicas formuladores de políticas de gestão em saúde. Sob a perspectiva de três áreas inter relacionadas: a) Tecnologia da Informação, sobretudo na área de Aprendizado de Máquina; b) Direito, que envolve o saber referente ao processo judicial e seu vocabulário específico e da Jurimetria, e c) Ciências da Saúde e sua gestão, o que envolve aspectos técnicos sobre as demandas impostas ao Sistemas de Saúde; três desafios científicos foram propostos para evolução do estado da arte, entre outros desafios técnicos e de mercado a serem superados, em um nicho de mercado que não foi identificado pelos grandes players. A metodologia utilizada será de natureza aplicada, envolvendo abordagens qualitativa, quantitativa e experimental, a partir de análise bibliográfica e documental, usando pesquisa de campo, de levantamento e pesquisa Delphi, bem como suportada por experimentos computacionais com as técnicas a serem aplicadas para desenvolvimento da solução. A pesquisa inovativa foi dividida em duas etapas: 1) Condução de Experimentos; e 2) Construção da ferramenta e testes, totalizando 9 meses de projeto. Como resultado esperado, além da entrega do próprio Sistema de Apoio à Tomada de Decisão, propõe-se quatro entregáveis: 1) Dicionário jurídico para saúde, através de uma ampla base de conhecimento para identificar os comportamentos jurídicos, causas potenciais, analisar riscos, compreender quais são os processos ganhos ou não, seus efeitos, aspectos motivadores, além de possibilitar a mitigação de falhas; 2) ferramenta de apoio na tomada de decisão tática / operacional para ajudar na classificação desses riscos e para análise dos processos para análise e tendências nos resultados processuais; 3) ferramenta de apoio na tomada de decisão estratégica, para subsidiar no fomento de políticas de gestão em saúde pública e privada, visando mitigar a judicialização na área da saúde, por meio de identificação de padrões empregando dados agregados, baseado no desenvolvimento um modelo que possa classificar se um determinado documento pode ou não se converter numa ação judicial. (AU)

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