Curso de Análise de Dados em Saúde

Aula 1 • Estruturas de Dados de Sinistros e Faturação

Descodifica a estrutura dos ficheiros de sinistros das seguradoras e dos dados de remessa. Fornece a base para a análise de custos e de utilização em capítulos posteriores.

Aula 2 • Noções Básicas de Governação e Curadoria de Dados

Introduz políticas, funções e processos que garantem a integridade dos dados em toda a organização. Os princípios de governação sustentam todos os projetos analíticos neste curso.

Aula 3 • Sistemas de Codificação e Classificação Médica

Abrange os padrões de codificação de diagnósticos, procedimentos e medicamentos utilizados para padronizar os dados clínicos. A codificação precisa é o pré-requisito para uma medição válida dos resultados.

Aula 4 • Fundamentos do Registo de Saúde Eletrónico

Explica a arquitetura do RSE, os fluxos de trabalho de entrada de dados e o conteúdo estruturado vs. não estruturado. Relaciona a conceção do registo com os desafios subsequentes de qualidade dos dados.

Aula 1 • Correspondência de Doentes e Índice Mestre de Doentes

Explica a correspondência probabilística e determinística para unificar registos de doentes em diferentes sistemas. A resolução precisa da identidade do doente é essencial para a análise longitudinal.

Aula 2 • Transformação de Dados e Engenharia de Atributos

Ensina a normalização, agregação e criação de variáveis derivadas para conjuntos de dados de saúde. As características transformadas melhoram o desempenho do modelo e a clareza analítica.

Aula 3 • Técnicas de Limpeza de Dados para Registos de Saúde

Abrange métodos de desduplicação, deteção de outliers e imputação específicos para dados clínicos. Dados limpos são o pré-requisito direto para outputs analíticos fiáveis.

Aula 4 • Avaliação da Qualidade dos Dados em Conjuntos de Dados Clínicos

Aplica verificações de exaustividade, precisão, consistência e atualidade a dados de saúde do mundo real. Identifica lacunas de qualidade antes de estas se propagarem para análises falhas.

Aula 1 • Probabilidade e Distribuições em Dados Clínicos

Introduz conceitos de probabilidade e distribuições comuns observadas em dados de saúde. A compreensão das distribuições orienta a seleção correta de modelos e testes.

Aula 2 • Testes de Hipóteses e Significância

Abrange testes t, qui-quadrado e ANOVA aplicados a resultados clínicos e métricas de utilização. A seleção correta do teste evita conclusões enganosas no trabalho de melhoria da qualidade.

Aula 3 • Estatística Descritiva em Saúde

Resume populações de doentes e padrões de cuidados usando medidas de tendência central, dispersão e frequência. Os outputs descritivos formam a linha de base para todas as análises comparativas.

Aula 4 • Análise de Regressão para Resultados de Saúde

Constrói modelos de regressão linear e logística para explicar e prever resultados clínicos e de custos. A regressão é o método de eleição para ajuste de risco e análise de utilização.

Aula 1 • Métricas de Segurança do Doente e Eventos Adversos

Quantifica condições adquiridas em ambiente hospitalar, erros de medicação e eventos de quase falha usando definições padronizadas. As métricas de segurança identificam riscos sistémicos que requerem intervenção.

Aula 2 • Ajuste de Risco e Benchmarking

Aplica modelos de case-mix e ajuste de risco para permitir comparações justas entre prestadores e populações. Comparações não ajustadas enganam; o ajuste de risco corrige a complexidade dos doentes.

Aula 3 • Indicadores de Qualidade Clínica

Define e calcula indicadores baseados na evidência para gestão de doenças crónicas, cuidados preventivos e cuidados agudos. Os indicadores traduzem as normas de orientação clínica em metas mensuráveis.

Aula 4 • Estruturas de Medição da Qualidade

Examina os domínios de medição de estrutura, processo e resultado utilizados pelos programas de acreditação e de pagadores. As estruturas fornecem o enquadramento concetual para a seleção de métricas.

Aula 1 • Analítica de Direcionamento e Intervenção

Utiliza pontuações de risco e padrões de utilização para priorizar doentes para o alcance da gestão de cuidados. A analítica de direcionamento maximiza o retorno sobre os limitados recursos de gestão de cuidados.

Aula 2 • Analítica dos Determinantes Sociais da Saúde

Integra dados de habitação, segurança alimentar e socioeconómicos em modelos de risco para capturar fatores não clínicos. As variáveis DSS melhoram a previsão e o direcionamento com foco na equidade.

Aula 3 • Conceitos de Gestão da Saúde Populacional

Define saúde populacional, o triplo objetivo e o papel da analítica na gestão de grupos definidos de doentes. Estabelece o contexto estratégico para o trabalho de estratificação de risco.

Aula 4 • Modelos e Ferramentas de Estratificação de Risco

Compara pontuações de risco preditivas, categorias hierárquicas de condições e ferramentas de estratificação proprietárias. A seleção do modelo determina a precisão da identificação de doentes de alto risco.

Aula 1 • Analítica de Pagamento Baseado em Valor

Avalia acordos de poupança partilhada, pagamento agrupado e capitação usando dados de sinistros e custos. O desempenho em contratos baseados em valor requer análise prospetiva e retrospetiva de custos.

Aula 2 • Analítica do Mix de Pagadores e do Ciclo de Receita

Analisa a distribuição de pagadores, taxas de reembolso e métricas de desempenho do ciclo de receita. O mix de pagadores determina diretamente a receita líquida e a sustentabilidade financeira.

Aula 3 • Estruturas e Impulsionadores de Custos em Saúde

Decompõe os custos fixos, variáveis, diretos e indiretos nos diferentes contextos de cuidados. Compreender a estrutura de custos é o pré-requisito para uma modelação financeira precisa.

Aula 4 • Identificação de Variação de Custos e Desperdício

Identifica variação injustificada nos custos de procedimentos, gastos com farmácia e utilização de fornecimentos. A redução do desperdício é a principal alavanca para a melhoria das margens nos sistemas de saúde.

Aula 1 • Analítica Prescritiva e Apoio à Decisão

Utiliza otimização e simulação para recomendar vias de cuidados, níveis de pessoal e alocação de recursos. As ferramentas prescritivas traduzem previsões em decisões operacionais acionáveis.

Aula 2 • Processamento de Linguagem Natural para Texto Clínico

Aplica técnicas de PLN para extrair insights estruturados de notas clínicas, resumos de alta e relatórios. O texto não estruturado contém detalhe clínico indisponível em dados codificados.

Aula 3 • Fundamentos da Aprendizagem Automática para a Saúde

Introduz conceitos de aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço num contexto clínico. O conhecimento fundamental de AA é necessário antes de construir modelos de previsão em saúde.

Aula 4 • Modelação Preditiva para Eventos Clínicos

Desenvolve modelos para reinternamento, início de sépsis e deterioração usando dados estruturados de RSE. A previsão de eventos clínicos permite a intervenção proativa antes de ocorrerem resultados adversos.

Aula 1 • Construção de um Roteiro Analítico

Prioriza as iniciativas analíticas pelo valor estratégico, viabilidade e prontidão organizacional. Um roteiro estruturado alinha os investimentos em dados com os objetivos clínicos e financeiros.

Aula 2 • Considerações Éticas e Regulamentares

Aborda o viés algorítmico, as obrigações de privacidade do doente e os princípios de IA responsável na analítica de saúde. A conformidade ética protege os doentes e protege as organizações do risco regulamentar.

Aula 3 • Gestão da Mudança para uma Cultura Orientada por Dados

Aplica princípios de gestão da mudança para incorporar a analítica nos fluxos de trabalho clínicos e operacionais. A adoção cultural determina se os insights analíticos se traduzem em mudança de comportamento sustentada.

Aula 4 • Medição do Retorno sobre o Investimento em Analítica

Quantifica o valor financeiro e clínico gerado pelos programas analíticos usando métodos de antes-e-depois e de atribuição. A medição do ROI justifica o investimento contínuo e a expansão do programa.