A saúde pública do Distrito Federal está prestes a passar por um avanço tecnológico significativo. Um projeto apoiado pela Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF), por meio do Programa Desafio DF (2025), visa a criação de uma plataforma inteligente que acompanhará, em tempo real, toda a jornada do paciente dentro do sistema de saúde — desde a entrada no hospital até a alta. Denominada “Monitoramento Ativo e Inteligente da Jornada do Paciente”, a iniciativa é coordenada pela Rede Brasileira de Certificação, Pesquisa e Inovação (RBCIP) e será inicialmente implementada no Hospital Regional do Gama (HRG), com previsão de expansão para outras unidades da rede pública. O início da implementação está previsto para setembro deste ano.
À frente do projeto está o coordenador Marcelo Estrela Fiche, um pesquisador com trajetória consolidada nas áreas de economia aplicada, gestão pública e inovação, com experiência em órgãos estratégicos do Governo Federal e atuação em projetos voltados para a transformação digital e uso de dados na administração pública.
“A ciência não está restrita aos laboratórios, ela está à disposição da população para resolver problemas reais. É isso que a FAPDF promove ao investir em pesquisa aplicada e tecnologia: transformar conhecimento em soluções concretas que melhoram a saúde pública no Distrito Federal”, destaca Leonardo Reisman, diretor-presidente da FAPDF.
Mais do que digitalizar processos, o projeto propõe uma mudança estrutural: a transição de um modelo reativo — em que problemas são identificados apenas após ocorrerem — para um modelo preditivo, capaz de antecipar riscos e evitar falhas assistenciais. A implementação da solução deve gerar impactos significativos na rede pública de saúde do DF.
Da fragmentação à inteligência integrada
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Atualmente, grande parte do atendimento na rede pública ocorre de forma fragmentada, com informações distribuídas em diferentes sistemas que não se comunicam entre si — um problema conhecido como falta de interoperabilidade, ou seja, a incapacidade de diferentes plataformas digitais compartilharem dados de forma integrada. Esse cenário contribui para atrasos em exames, falhas na administração de medicamentos, dificuldades no acompanhamento de pacientes em risco e aumento do tempo de internação.
Para enfrentar esse desafio, o projeto propõe uma plataforma capaz de integrar, em tempo real, dados assistenciais, operacionais e administrativos, criando uma visão completa e contínua do paciente. Na prática, isso se materializa na criação de um perfil clínico unificado, que reúne exames, prescrições, internações e atendimentos em um único ambiente. Essas informações são organizadas em um datalake — um grande repositório que permite armazenar dados em diferentes formatos e analisá-los de forma integrada — alimentado por processos de ETL (Extract, Transform, Load), que extraem dados de múltiplass, padronizam essas informações e as consolidam em um sistema central.
A partir dessa base integrada, a solução incorpora inteligência artificial (IA) clínica, que utiliza algoritmos para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões que podem indicar riscos à saúde do paciente. Essa análise combina dados estruturados, como resultados de exames, com dados não estruturados, como anotações médicas, ampliando a capacidade de detecção de problemas.
Com isso, o sistema consegue identificar precocemente sinais de agravamento — como risco de sepse (infecção grave que pode afetar o funcionamento de todo o organismo) ou insuficiência respiratória — e acionar automaticamente protocolos assistenciais. Além disso, a plataforma atua como uma camada de supervisão contínua: ao identificar atrasos ou inconsistências, envia alertas em tempo real para as equipes responsáveis. Se um exame ultrapassar o tempo previsto, por exemplo, o sistema notifica imediatamente os profissionais envolvidos, permitindo ação rápida e reduzindo falhas assistenciais.
Segurança, gestão e inteligência para decisões públicas
Como o projeto envolve o tratamento de dados sensíveis, a segurança da informação é um eixo central. Para isso, são utilizados mecanismos como anonimização, que impede a identificação direta do paciente, e blockchain, tecnologia que registra todas as operações de forma imutável e rastreável, garantindo transparência e integridade das informações.
“A ciência não está restrita aos laboratórios, ela está à disposição da população para resolver problemas reais. É isso que a FAPDF promove ao investir em pesquisa aplicada e tecnologia: transformar conhecimento em soluções concretas que melhoram a saúde pública no Distrito Federal”, afirma Leonardo Reisman, diretor-presidente da FAPDF.
A solução também está alinhada à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), assegurando o uso ético e seguro das informações. Além do acompanhamento individual, o sistema incorpora um módulo de inteligência epidemiológica, capaz de analisar dados em escala populacional para identificar surtos, mapear padrões regionais de atendimento e prever aumentos de demanda por determinados serviços. Isso permite que a gestão pública atue de forma antecipada, organizando recursos, equipes e infraestrutura com base em evidências.
A implementação da solução deve gerar impactos significativos na rede pública de saúde do DF, tanto do ponto de vista clínico quanto operacional, com redução de eventos adversos, diminuição do tempo de internação e melhoria no uso de recursos hospitalares.
Inovação aplicada à saúde pública e estratégia de transformação digital
A proposta integra o Programa Desafio DF, iniciativa da Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF) voltada para o desenvolvimento de soluções inovadoras para desafios concretos da gestão pública, com foco na aplicação prática do conhecimento científico e tecnológico. Com investimento superior a R$ 3,8 milhões e execução prevista ao longo de 12 meses, o projeto de monitoramento da jornada do paciente se insere nesse contexto como uma iniciativa estruturante, capaz de redefinir a forma como o cuidado em saúde é planejado, executado e avaliado no Distrito Federal.
Fonte: Agência Brasília
