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Ciência de dados e politicas públicas de saúde: exemplos práticos

Santos, Joana Raquel Raposo Dos

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Faculdade de Saúde Pública 2020-08-19

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Ciência de dados e politicas públicas de saúde: exemplos práticos
  • Autor: Santos, Joana Raquel Raposo Dos
  • Orientador: Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
  • Assuntos: Ciência De Dados; Machine Learning; Políticas Públicas; Data Science; Public Policies
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: Introdução: A ciência de dados é uma área do conhecimento impulsionada pela mudança do atual paradigma tecnológico e cientifico, que decorre do aumento do volume de dados, tipo, acesso, armazenamento e desenvolvimento computacional e tecnológico. Esse conhecimento tem permitido importantes avanços em vários setores, mas a contribuição da ciência de dados para as políticas públicas em saúde ainda encontra-se pouco explorada. Objetivo: Analisar se técnicas de ciência de dados, como algoritmos preditivos de inteligência artificial (machine learning), técnicas de clusterização de individuos e métodos causais para estudos observacionais podem contribuir para a área das políticas de saúde, identificando grupos-alvo para os quais programas e campanhas possam ser direcionados, permitindo uma alocação mais eficiente de recursos e contribuindo para a elaboração de medidas que auxiliem no desenho e avaliação de políticas públicas de saúde. Métodos: Foram utilizados dados do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde do Brasil (DATASUS) para caracterização sociodemográfica dos municípios brasileiros, e do Inquérito Nacional de Saúde de Portugal de 2014 para caracterizar a população residente em Portugal. Para a análise preditiva foram utilizados alguns dos algoritmos mais populares de machine learning, como regressão logística penalizada, random forest, gradient boosting trees e análises de agrupamento com componentes principais. Para a avaliação de um programa público de saúde (Mais Médicos) foram utilizados escores de propensão (propensity score) com pareamento. Resultados: Foram escritos um total de três artigos científicos, sendo que dois foram publicados e um encontra-se em revisão. O primeiro foi publicado na International Journal of Public Health, e trata-se de uma avaliação do Mais Médicos com métodos de escore de propensão. O escore permitiu um pareamento entre unidades municipais (n = 395) com uma boa performance, em que 86 das 97 covariáveis apresentaram um bom balanceamento (medido pela diferença média padronizada, inferior a 25%). O segundo artigo foi publicado na Health Policy and Technology e realizou uma análise de agrupamento de componentes principais para identificar grupos homogêneos entre indivíduos sem plano privado de saúde (n = 12.134). Foram identificados três agrupamentos de indivíduos (indivíduos de meia idade profissionalmente ativos, indivíduos envelhecidos com práticas saudáveis e aqueles psicologicamente vulneráveis), o que pode auxiliar na elaboração de políticas públicas direcionadas. O terceiro artigo encontra-se atualmente em avaliação e realizou uma análise preditiva de inteligência artificial (machine learning) para ausência laboral por motivos de doença com uma amostra populacional do Inquérito Nacional de Saúde (n=6.249), obtendo uma AUC de 0,67 pelo algoritmo de random forest. Conclusão: A ciência de dados pode ter um papel importante na melhoria da evidência em políticas públicas, especialmente no caso de superar dificuldades de abordagens mais tradicionais, como no estabelecimento de contrafactuais em estudos quase experimentais e por meio da realização de análises preditivas de machine learning para a alocação prioritária de recursos.
  • DOI: 10.11606/T.6.2020.tde-14012021-112741
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Faculdade de Saúde Pública
  • Data de criação/publicação: 2020-08-19
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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