Armadilhas dos Resultados do BI e Big Data na Saúde

0195 – 24/06/2021

Referências: Geografia Econômica da Saúde no Brasil e Jornada da Gestão em Saúde no Brasil

Discutindo o Mercado da Privado e Público: Exemplo Prático da Análise da Média de Permanência

(*) todos os gráficos e tabelas são partes integrantes do Estudo Geografia Econômica da Saúde no Brasil

O gráfico ilustra a média de permanência de pacientes internados para realizar o procedimento “Fraturas e/ou Luxações ao Nível do Joelho – Tratamento Cirúrgico”:

· A primeira coluna ilustra a média de permanência nas contas da saúde suplementar;

· A segunda, a que está “chapada” na tabela SIGTAP;

· E a terceira a que é apurada nas AIH’s (contas de internação do SUS).

Uma das melhores práticas da “indústria da TI” é colocar debaixo de um guarda-chuva conceitos que podem ser objeto de múltiplas interpretações ... de “sonhos de consumo”:

· Geralmente são associados a siglas com 3 letrinhas (ERP, HIS, PEP, LIS ...) porque o “marketing fica mais atraente”;

· Mas podem ser siglas de 2 letrinhas (BI – Businesss Intelligence) ou “aglutinações” de palavras, no idioma inglês (Big Data ...) ou na língua nativa (inteligência artificial ...).

Deixar o conceito em uma “zona nebulosa” não atrapalha as vendas ... e deixa o comprador “discursar” sobre algo que até nem domina de forma que possa ser utilizado para incentivar a exposição, ou ser questionado quando ocorre o contrário:

· É o caso, por exemplo, da inteligência artificial, que se refere a processos que se autoalimentam de informações, aprendem com situações não programadas ... e se auto programam para decidir o que fazer quando o evento ocorrer novamente;

· Como esta definição não é “muito amigável” para entendimento, qualquer coisa programada com definições fixas (sem retroalimentação) acaba sendo rotulado como IA quando interessa para a indústria;

· Qualquer “voz metálica” em um sistema de atendimento sem inteligência alguma, que só sabe responder perguntas de forma não satisfatórias e acaba direcionando para uma pessoa resolver, é vendido como IA.

Quem não domina os conceitos pode chamar a tabulação dos dados que gerou o gráfico acima de BI, de Big Data, de Data Mining, Data Science ... vou me permitir utilizar a experiência pessoal de ter dirigido a TI de um dos maiores e mais famosos hospitais brasileiros e de uma empresa multinacional japonesa ... e de ter lidado com a “indústria da TI” ... para comentar o que pode ser mito ou fato ... e principalmente os cuidados que se deve ter para lidar com dados na área da saúde:

· Na época de executivo do hospital, nossa TI ganhou muitos prêmios, a maioria por votação aberta, e que ganharam exposição porque a indústria da TI “adorava” mostrar o “case” de utilização do seu produto em uma empresa de referência no seu segmento de mercado;

· Mas um prêmio foi especialmente significativo: havia um evento organizado pela ASSESPRO Nacional chamado CIO Brasil. No próprio evento os CIO’s podiam apresentar seus “cases”, e por votação dos próprios CIO’s, o melhor “case” ganhava o prêmio. Não havia manipulação ou interesse dominante, e quem votava “conhecia do riscado” (eram todos CIO’s) ... votavam tecnicamente e não por simpatia em relação ao “apresentante do caso” ... e ganhamos !

· Ganhamos dos cases de empresas da área da saúde, de empresas aéreas, de petroquímicas, de comércio varejista, de bancos ... foi um prêmio que “lavou a alma” da empresa !!

· Lá se vão mais de 20 anos ... e o “case” era sobre BI na área de diagnósticos !!!

Nós (eu e minha equipe) aprendemos desde aquela época que BI não é uma ferramenta milagrosa que responde tudo o que a gente necessita ... não é uma coisa pronta ... o que foi desenvolvido para uma empresa em BI não necessariamente serve para outra (geralmente não serve mesmo):

· Aprendemos que BI é a forma adequada de organizar as informações e desenvolver ferramentas que permitam a maior flexibilidade possível para que o gestor possa obter as informações que necessita, sem depender da TI;

· Porque as informações do sistema corporativo geralmente estão muito adequadas aos processos, na realização de transações operacionais ... são excelentes para registrar, fazer consultas, emitir relatórios das transações;

· Mas são muito “engessadas” para as diversas visões e necessidades dos gestores das áreas de negócios ... geralmente não estão disponíveis da forma que o gestor necessita para tomar decisões gerenciais, táticas, estratégicas !!!

Para fazer o gráfico acima tabulamos informações de bases de dados muito diferentes:

· As disponibilizadas pelo DATASUS (SIGTAP e AIH’s) que independente de qualquer defeito, têm uma padronização muito boa, simples, direta ... e 100 % adotada pelos envolvidos na origem da informação;

· E as disponibilizadas pela ANS (contas da saúde suplementar, TUSS, TISS) que além dos defeitos da base (inconsistências nos campos das tabelas), têm uma padronização muito ruim, complicada, que exige mescla de diversas tabelas ... e permite que os envolvidos utilizem artifícios para flexibilizar o fornecimento das informações, meio que fugindo das padronizações ... complicando as análises;

· Dizemos que SUS e ANS têm bases de dados gigantes (Big Data) que podem ser exploradas de formas muito diferentes do que os sistemas que geram as informações para eles, porque estão originalmente indexadas de uma forma (nº de AIH, nº de APAC, nº de evento, código TUSS ...) mas possuem informações não indexadas originalmente (sexo, idade, município ...) que podem proporcionar consultas que combinam informações ... consultas não disponíveis, por exemplo, nos sites que temos acesso.

Chamamos de Data Science a forma de desenvolver um método para combinar as informações de bases de dados não estruturadas para a finalidade que necessitamos.

E como o exemplo da geração do gráfico, produzir uma base de dados e uma ferramenta que permita escolher um procedimento qualquer e identificar a média de permanência em internação é um exemplo puro de BI ... pode não envolver Big Data ou Data Science ... dando foco no BI:

· Coletar dados de bases de dados diferentes, organizar e permitir consultas diversas e simples para quem necessita;

· Coletar as informações e gerar esta base de dados auxiliar, na indústria da TI, tem nome ... na verdade tem nomes ... pode ser “Datawarehouse” ou “Datamart” (não vale a pena aqui discutir a diferença entre um e outro);

· Veja que para produzir esta solução de BI não é necessária a utilização de uma ferramenta de TI (aplicativo, sistema, programa ...) específica ... neste caso foi utilizado o próprio Microsoft Excel ®.

Não adiantaria nada ter uma ferramenta específica para BI se não soubesse coletar os dados, interpretar e eventualmente trabalhar (mesclar, codificar, recodificar ...) ... veja:

· A primeira coluna é um indicador calculado a partir data da alta registrada na conta, e a data de internação ... de bases de dados da ANS;

· A segunda é simplesmente associar a média de permanência que está em uma tabela do SUS (SIGTAP);

· E a terceira é a tabulação de dados de contas do SUS ... similar à primeira da ANS, mas utilizando contas do SUS e não da saúde suplementar;

· A 3 informações vêm de bases de dados diferentes ... e para relacionar um procedimento SUS (código SIGTAP) com o procedimento da saúde suplementar (código TUSS) ainda se utiliza uma outra tabela (também da ANS).

O sucesso do projeto de BI (inteligência de mercado no nosso idioma) depende 99 % do conhecimento do negócio, e 1 % da ferramenta de TI:

· O gráfico ilustra a decomposição da média de permanência da saúde suplementar do Brasil (1ª coluna do primeiro gráfico) em cada UF Brasileira;

· As variações são enormes ... e são explicadas, uma vez que não existe a mesma competência técnica assistencial para realização do procedimento em todo o território nacional ... é diferente do que ocorre com algumas fábricas de produtos de uma mesma indústria espalhadas pelo Brasil ... saber isso, por exemplo, é o fator de sucesso do projeto de BI;

· O fator de sucesso está infinitamente menos associado ao fato de utilizar Excel, Sistema X, Sistema Y, “sinal de fumaça” ...

Interpretar os dados em BI pode levar o gestor a fazer bom ou mal uso do resultado:

· Veja que o indicador é o de média de permanência em conta ... e não média de permanência do paciente;

· Quem conhece o negócio sabe de “um monte de diferenças” entre uma coisa e outra;

· A média em conta não necessariamente representa o tempo que o paciente ficou internado, mas sim o período que foi pago pela operadora ... que podem ser coisas diferentes;

· Um mesmo atendimento pode ter mais de uma conta ... o tempo de internação do paciente pode estar associado a mais de uma conta ... então ao explorar os dados é necessário combinar as diferentes contas de um mesmo paciente associado ao mesmo evento !

E quando se trata de médias, se não houver o devido cuidado, na média dá errado:

· O gráfico ilustra a quantidade de contas (a amostra) que gerou o cálculo da média do indicador;

· Quem lida com números sabe que a média calculada em SP é muito ... mas muito ... mas muito mais representativa (indicador mais seguro) que a calculada no AM;

· Quanto maior o volume de dados da origem, menor a possibilidade de eventos “fora da curva” distorcerem o resultado.

Isso está associado ao conceito de “Big Data” – quando temos uma “massa gigante de dados”:

· Temos indicadores muito mais fidedignos à realidade;

· E a chance de termos “nada” como ocorre no gráfico em algumas UF’s tende a desaparecer.

Uma vez consegui ficar em uma apresentação sobre Big Data até o momento em que “o vendedor disfarçado de palestrante” afirmou que havia desenvolvido um projeto de Big Data com uma operadora, e ela “descobriu” coisas sobre seus beneficiários que “nunca havia pensado em descobrir”, e que mudaram a estratégia de mercado dela:

· Que coisa impressionante !!!!

· A afirmação dele “detonou” completamente a competência da área de negócios da operadora ... uma coisa é não conseguir extrair informações dos sistemas disponíveis (coisa normal) ... outra coisa é descobrir coisas sobre os clientes que nunca havia pensado em descobrir (coisa anormal ... desconhecimento do negócio);

· Abrindo parênteses, o vendedor disfarçado de palestrante já havia “soltado algumas pérolas” dignas de esvaziar plateias ... em uma delas disse que “ao utilizar sua ferramenta o cliente voltou a ser o que ainda nunca havia sido” ... que coisa impressionante !!! ... estou até hoje tentando descobrir como se pode voltar a ser o que nunca foi !!!

Entender e analisar com parcimônia os dados evita que o gestor tome decisões muito erradas:

· Este gráfico mescla os anteriores;

· As barras verdes são da saúde suplementar ... a média geral do brasil (primeira coluna é praticamente a média de SP, porque este procedimento tem uma frequência muito pequena nas demais UF’s. Usar a média de permanência no Brasil como sendo a realidade em todo o território nacional pode significar dimensionar de forma completamente errada quantidade de leitos, de equipamentos, de insumos;

· As barras azuis indicam que a tabela SIGTAP sinaliza médias de permanência acadêmicas. Na prática, se o paciente ficar um ou mais dias internados o valor da conta é praticamente o mesmo, e isso não incentiva muitos serviços de saúde (os contratualizados) a girar o leito rapidamente ... aumentando a média de permanência real ... que está nas contas, e não na tabela SIGTAP !

Veja que quando trocamos o procedimento e calculamos os mesmos indicadores:

· O perfil muda completamente ... utilizei a mesma planilha ...

· Mas na interpretação do resultado eles (o BI, o Big Data ...) não vão me ajudar;

· O meu conhecimento sobre o procedimento, o que envolve fazer o procedimento, os sistemas de financiamento (SUS e Saúde Suplementar) ... é o que realmente tem valor na interpretação;

· Somente conhecendo o negócio é possível explicar tamanha diferença de proporcionalidade entre este procedimento, e o do primeiro gráfico.

Então ... o gestor na área da saúde jamais deve cair “no golpe das 3 letrinhas” ... dos termos nebulosos ... das “frases de efeito” ...

A inteligência do negócio está dentro da empresa ... automatizar (sistematizar) o BI depende fundamentalmente do gestor e não do fornecedor de TI !!!

Tomo a habitual liberdade de divulgar que estão abertas as inscrições para 5 cursos da jornada da gestão em saúde:

· Como Aferir Ressarcimentos das Operadoras de Planos de Saúde para o SUS

· Managed Care e Modelos de Remuneração Alternativos ao Fee for Service

· Impactos da Nova Lei de Licitações (14.133) na Gestão dos Contratos

· Como Avaliar Preços de Pacotes em Operadoras, Hospitais, Clínicas e Centros de Diagnósticos

· Práticas de BI na Área da Saúde Privada e Pública